Dema Matias L Tobing, Elvis Pawan, Friden E Neno, Kusrini

## Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Forward Chaining

## Expert System to Detect Disease Rice Plants Using Forward Chaining
Dema Matias L Tobing 1 , Elvis Pawan 2 , Friden E Neno 3 , Kusrini 4 1,2,3,4 Universitas Amikom Jl. Ring Road Utara, Condong Catur Yogyakarta, Tlp (0274) 884 201 1,2,3,4 Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta e-mail: * 1 namakudema@gmail.com , 2 elvispawan09@gmail.com , 3 nenofriden.e@gmail.com,
4 kusrini@amikom.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  tujuan  penting  pemerintah  dierah  pemertintahan  Presiden  Jokowidodo adalah  mencapai  swasembada  pangan,  akan  tetapi  hal  tersebut  tampaknya  akan  sulit  dicapai jika peningkatan hasil produksi tanaman padi cenderung mengalami hambatan oleh beberapa faktor.  Terserang  oleh  Penyakit  merupakan  salah  satu  faktor  utama  yang  mempengaruhi rendahnya produktivitas tanaman padi. Untuk meningkatkan produktivitas tanaman padi maka petani  wajib  mengenali  kondisi  kesehatan  tanaman  sejak  masa  tanam,  akan  tetapi  kurangnya pengetahuan  terhadap  kondisi  dilapangan  khususnya  penyakit  tanaman  padi  mengakibatkan petani  tidak  dapat  menanganinya  dengan  baik.  Sistem  pakar  dirancang  untuk  membantu memberikan  pengetahuan  kepada  para  petani  bagaimana  mengatasi  dan  mencegah  penyakit tanaman  padi  sejak  awal.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  dengan menggunakan  metode  forward  chaining  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  yang  berbasis website  yang  dibuat  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySql.  Metode forward  chaining  berfungsi  untuk  menentukan  aturan  yang  akan  dijalankan.  Dari  hasil pengujian  sistem  pada  15  kasus  berbeda  dilapangan  selanjutnya  membandingkan  hasil  dari pakar terdapat kesesuaian sebesar 100%  terhadap diagnosa penyakit tanaman padi.
Kata kunci —Padi, Diagnosa, Sistem Pakar, Forward Chaining

## Abstract
One  of  the  important  goals  of  the  government  in  the  administration  of  President Jokowidodo  is  to  achieve  food  self-sufficiency,  but  this  seems  to  be  difficult  to  achieve  if  the increase in rice production tends to be hampered by several factors. Esophageal disease is one of the main factors affecting the low productivity of rice plants. To increase the productivity of rice plants, farmers must recognize the health conditions of plants since the planting period, but the  lack  of  knowledge  about  the  conditions  in  the  field,  especially  the  disease  of  rice  plants, causes  farmers  unable  to  handle  it  properly.  The  expert  system  is  designed  to  help  provide knowledge to farmers on how to cope with and prevent rice diseases from the start. This study produced an expert system using the forward chaining  method to diagnose plant disease based on  websites  that  were  made  using  the  PHP  programming  language  and  MySql  database.  The forward chaining method serves to determine the rules  to be executed. From the results of the system testing in 15 different cases  in the field, then comparing the results of the experts there was a 93% suitability for the diagnosis of rice disease.
Keywords— Rice , Diagnosis, Expert System, Forward Chaining

## Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tujuan utama dari pemerintah saat ini adalah dengan memfokuskan Indonesia untuk  mencapai  swasembada  pangan.  Hal  tersebut    dapat  dicapai  dengan  meningkatkan produksi  pangan  khususnya  beras.[1]  Pada  saat  yang  bersamaan  bahwa  masih  banyak  petani yang belum mengetahui bagaimana cara meningkatkan hasil panen padi yang berkualitas, hal ini dikarenakan padi yang ditanam oleh petani kerap diserang oleh berbagai macam hama tanaman padi  dan  belum  dapat  dikendalikan  secara  mandiri.  Dengan  kurangnya  pengetahuan  petani terhadap  cara    mengatasi  penyakit  padi  tesebut  maka  dapat  dipastikan  bahwa  hasil  yang  akan diperoleh  tidak  dapat  mencapai  target  hyang  telah  ditentukan.  Dengan  penelitian  ini  mencoba memberikan  sebuah  solusi  yang  baru  kepada  para  petani  dengan  menggunakan  sebuah  sistem yang berbasis komputerisasi agar petani dapat segera mencegah penyebaran penyakit atau hama tanaman.  Dengan  hadirnya  sebuah  sistem  yang  dapat  dijadikan  sebagai  alat  konsultasi  para petani  tidak  perlu  menunggu  penyuluhan  dari  pemerintah  tentang  cara  dalam  mengatasi penyakit padi tersebut.
Beberapa  penelitian  yang  telah  merancang  sistem  pakar  untuk  mendeteksi  penyakit tanaman  padi  diantaranya,  penelitian  mengenai  E-Rice  suatu  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit  tanaman  padi  menggunakan  algoritma  berbasis  rule  based  [2].  Kelemahan  pada penelitian ini hasil survey bukan bersumber dari ahli kepakaran padi dan merupakan hasil rata- rata  dari  nilai  responden  sehingga  tingkat  keakuratan  masih  lemah  dan  tidak  adanya  saran kepakaran.  Berikutnya  penelitian  mengenai  system  pakar  identifikasi  hama  dan  tanaman  padi menggunakan HTML5, hasil penelitian ini sebuah aplikasi yang dapat membantu petani dalam menentukan  diagnosa  penyakit  tanaman  padi.[3]  Pada  penelitian  terdapat  kelemahan  yaitu setelah  sistem  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi  tidak  diberikan  solusi  atau  informasi penyebab  dari  penyakit  tersebut.  Penelitian  selanjutnya  mengenai  sistem  pakar  diagnosa penyakit  tanaman  padi  menggunakan certainty  factor [4].  Hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah sistem  pakar  berbasis  website  yang  dapat  digunakan  mendeteksi  penyakit  tanaman  padi.[4], kelemahan  pada  penelitian  ini  bahwa  metode  certainty  factor  hanya  dapat  mengolah ketidakpastian atau kepastian. Penelitian berikutnya adalah Rice Smart yaitu system pakar untuk meningkatkan  hasil  pertanian  tanaman  padi.  Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pakar menggunakan fuzzy dalam mendeteksi atau mendiagnosa lingkungan sekitar sawah dan melihat potensi  penyakit  padi  untuk  lebih  meningkatkan  produksi  padi[5].  Kelemahan  pada  penelitian ini  hanya  mendiagnosa  lingkungan  sekitar  dan  tidak  memberikan  langkah-langkah  menangani lahan yang bermasalah. Penelitian selanjutnya mengenai pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit cabai, penelitian ini bertujuan untuk mempermudah proses penyuluhan penyakit cabai kepada  petani  yang  dilakukan  oleh  pihak  penyuluh  pertanian  atau  seorang  pakar.  Dalam penelitian  ini  menunjukan  bahwa  Penelitian  yang  dilakukan  membahas  akuisisi  pengetahuan dengan  menggambarkan  pohon  keputusan  dengan  penentuan  kaidah  produksi.[6]  Berikutnya penelitian  untuk  pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Jeruk  Keprok  Garut, penelitian  ini  bertujuan  untuk    untuk  memberikan  informasi  mengenai  penyakit  jeruk  keprok Garut  dan  dapat  mendiagnosis  penyakit  jeruk  keprok  Garut  beserta  solusi  pengobatannya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  jeruk  keprok Garut berbasis web, penelitian yang dilakukan membahas diagnosis penyakit jeruk keprok Garut berdasarkan  gejala  –  gejala  yang  terdapat  pada  tanaman  jeruk,  selanjutnya  sistem  akan menampikan hasil diagnosis serta memberikan solusi pengobatannya.[7]  Penelitian selanjutnya membuat  Sistem  Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Tanaman  jagung  dengan  Metode Forward Chaining penelitian  ini  bertujuan    untuk  merancang  dan  membangun  sebuah  sistem  pakar tanaman  jagung.  Penelitian  yang  dilakukan  membahas  tentang  pencarian  solusi  berdasarkan gejala-gejala  yang  ada  dan  setelah  itu  dapat  menampilkan  data  penyakit  dan  solusinya[8]. Kemampuan  suatu  sistem  pakar  dengan  forward  chaining  dapat  diperkuat  dengan  working memory  dan  production  rule  [9].  Kelebihan  dari  penelitian  ini  bahwa  sistem  pakar  yang  telah
dirancang  tidak  hanya  dapat  mendeteksi  penyakit  akan  tetapi  memberikan  sebuah  solusi penanganan bahkan informasi penyebab dari penyakit pada tanaman padi, sistem pakar ini juga dapat memberikan informasi prediksi terhadap kemungkinan penyakit berdasarkan  gejala  yang diinputkan,  hal  tersebut  betujuan  untuk  mengatasi  faktor  ketidakpastian  agar  penyakit  yang belum  dapat  dipastikan    juga  bisa  mendapatkan  penanganan  berdasarkan  ciri-ciri  atau  gejala yang telah diinputkan.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Alur Penelitian
Tahapan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  bagian  pokok  diantaranya  adalah sebagai berikut langkah pertama Studi literatur, pada tahap ini peneliti mempelajari hal-hal yang terkait dengan topik penelitian yang bersumber dari makalah, tesis, jurnal, prosiding dan arsip. Langkah  kedua  Identifikasi  masalah  dilakukan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  akan  di selesaikan  pada  penelitian  ini.  Langkah  ketiga  penetapan  tujuan  dilakukan  untuk  menentukan arah  dan  metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian.  Langkah  ke  empat  pengumpulan  data betujuan untuk mendapatkan data dari berbagai macam sumber seperti dari pakar dan literatur. Langkah  ke  lima  pengolahan  data  dilakukan  dengan  menentukan  perhitungan  manual  dan mengikuti  aturan  dari  metode forward  chaing .  Langkah  ke  enam  pembuatan  prototype  untuk mendapatkan  gambaran  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  merancang  aplikasi sederhana  yang  akan  digunakan  sebagai  pembanding  hitungan  manual  menggunakan  metofde forward  chaining .  Langkah  yang  terakhir  dengan  melakukan  validasi  dengan  menggunakan justifikasi pakar dalam bidang pertanian, dengan mempertimbangkan dan mencocokan hasil dari prototype sistem pakar yang telah dirancang.
Untuk  lebih  memperjelas  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tahapan  penelitian  meliputi beberapa langkah diantanya
Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...
2.2. Forward Chaining
Forward  chaining merupakan  data-driven  karena  informasi  bermula  dari  informasi yang telah ada kemudian menarik sebuah kesimpulan. Dengan sebuah contoh sederhana sebagai berikut: Jika anda sedang berkendara lalu kemudian seseorang melambaikan tangan di hadapan kendaraan  anda  maka  meungkin  anda  akan  menarik  kesimpulan  orang  tersebut  meminta  anda sejenak  untuk  berhenti,  itulah  sebuah  fakta  awal  yang  dapat  mendukung  sebuah  kesimpulan. Runut maju menggunakan kumpulan aturan kondisi-aksi. Pada metode tersebut berfungsi untuk menetukan  aturan  yang  akan  dijalankan.  Lalu  aturan  tersebut  dijalankan.  Untuk  memperjelas bagaimana  kerja  dari  metode forward  chaining dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Forward chaining.[10]
Gambar 2. Forward Chaining
Contoh penerapan forward chaining : If Batuk Berdarah And Batuk melebihi 4 minggun And Batuk Sering terjadi dimalam hari Then menderita penyakit TBC
2.3. Perancangan Sistem
a. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram  (DFD)  ialah  diagram  yang  dimanfaatkan  untuk  menggambarkan langka-langkah  atau  proses  yang  terjadi  pada  sistem  yang  sedang  dirancang  untuk dikembangkan. Dengan menggunakan model DFD arus data yang terlibat dapat dengan mudah diidentifikasi. Dalam menggunakan model DFD biasaya dimulai dari tahapan diagram konteks, diagram  berjenjang,  diagram  level  1    dan  seterusnya  sampai  dengan  diagram  terinci  dan disesuaikan  dengan  tingkat  kompleksitas  sistem  yang  dikembangkan.[9]  seperti  yang  terdapat pada Gambar 3.
Dema Matias L Tobing, Elvis Pawan, Friden E Neno, Kusrini
Gambar 3. Data Flow Diagram Gambar  3.  Merupakan  aliran  data  yang  terjadi  pada  sistem  pakar  yang  dibuat  sebagai contoh  admin  akan  login  pada  sistem  pakar  kemudian  dapat  menginput  data  gejala,  data penyakit,  data  aturan (rule) dan  sebaliknya  admin  dapat  mendapatkan  informasi  terhadap  data yang telah diinput.
b. Perancangan Basis Data
Setelah membuat perancangan aliran data melalui data flow diagram (DFD) selanjutnya merancang basis data yang terdapat pada Gambar 4.
Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...
Gambar 4. Rancangan Database
Rancangan  basis  data  memperlihatkan  terdapat  lima  tabel  pada  sistem  ini,  empat  tabel yang saling berelasi yaitu tb_penyakit berelasi ke tabel detail_gejala, tb_gejala berelasi ke tabel detail_gejala  tb_rule  berelasi  melalui  detail_gejala,  sedangkan  tabel  admin  berdiri  sendiri  dan tidak berelasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Faktor  utama  rendahnya  produktivitas  tanaman  padi  adalah    Penyakit  dan  hama  pada sebuah kondisi tertentu dimana padi dapat mengalami kegagalan untuk di panen akbat terserang penyakit. Akibat dari gagal panen tersebut petani mengalami kerugian yang terbilang besar, lalu penyebab  gagal  panen  tersebut  karena  lambatnyanya  penanganan  terhadap  penyakit  tanaman padi  yang  muncul.  Beberapa  petani  yang  mengenali  penyakit  padi  yang  mengandalkan pengalaman  dilapangan  akan  tetapi  penanganan  yang  dilakukan  tidak  sesua  dengan  prosedur yang  benar.  Permasalahan  tersebut  dapat  diberikan  solusi  melalui  pengembangan  sistem  pakar yang dapat menggantikan peran dan kerja seorang ahli dalam bidang pertanian khususnya pada tanaman  padi.  Sistem  pakar  menggunakan  data  pengetahuan  seorang  pakar  yang  di  kemas menjadi  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  para  petani  dalam  mencegah  serta  mengatasi penyakit yang menyerang tanaman.
Sistem  pakar  mendeteksi  tpenyakit  tanaman  padi  dengan  metode  forward  chaining memberi  kemudahan  akses  oleh  siapa  saja  yang  ingin  menggunakan  khususnya  bagi  petani penyuluh  pertanian.  Tahap  analisis  peneliti  menggunakan  data  atau  fakta-fakta  yang  ada dilapangan.

## 3.1. Daftar Penyakit dan Gejala
Setelah data didapatkan dari pakar selanjutnya dipetakan berdasarkan kategori penyakit dan gejalanya, dirumuskan pada Tabel 1.
Tabel 1.  Penyakit Gejala dan Solusi
Penyakit Gejala Solusi Bercak dan Daun Coklat 1. Menyerang pada Pelepah tanaman padi 2. Malai 3. Menyerang pada Buah yang baru tumbuh 4. Menyerang pada Kecambah 5. Biji bercak coklat tetapi tetap berisi
6. Biji Kecambah busuk 7. Kecambah mati 1. Jarak tanam yang tidak terlalu rapat terutama saat musim hujan.
2. Jika perlu gunakan cara tanam sistem legowo.
3. Jangan gunakan urea yang berlebih dan imbangi dengan unsur K.
4. Aplikasi fungisida pada daun tanaman padi,
contoh: antracol, dithane, dan fungisida kontak lain sebagai pencegahnya. Jika sudah terserang
gunakan fungisida sistemik seperti score, anvil,
folicur, Nativo, opus, indar dll.
5. Penanaman varietas tahan, seperti Ciherang dan Membrano. 6. Pemupukan berimbang yang lengkap, yaitu 250 kg urea, 100 kg SP36, dan 100 kg KCl per ha. 7. Penyemprotan fungisida dengan bahan aktif difenoconazol, azoxistrobin, belerang, difenokonazol, tebukonazol, karbendazim, metil tiofanat, atau klorotalonil. Blas 1. Malai 2. Padi dewasa busuk dan kering
3. Menyerang Bagian daun
4. Menyerang Buku pada malai 5. Pemasakan makanan terhambat 6. Butiran menjadi Hampa 7. Menyerang tangkai malai 1. Membakar sisa jerami
2. Menggenangi sawah 3. Menanam bibit varietas unggul Sentani, Cimandiri, IR-48, IR-36
4. Pemberian pupuk N disaat pertengahan fase vegetatif dan fase pembentukan bulir 5. Pemberian GLIO diawal tanam Pelepah Daun 1. Menyerang Pelepah 2. Menyerang pelepah yang membentuk anakan 3. Jumlah gabah menurun 4. Kualitas Gabah kurang baik 1. Pengaturan jarak tanam yang tidak terlalu rapat 2. Pemupukan berimbang
3. Pengairan berselang
4. Sanitasi sisa tanaman dan gulma di sekitar sawah 5. Aplikasi fungisida berbahan aktif benomyl, difenoconazol, mankozeb, dan validamycin Fusarium 1. Malai 2. Menyerang tangkai malai
3. Menyerang titik tumbuh padi
4. Daun terkulai 5. Akar membusuk 1. Merenggangkan jarak tanam 2. Menelupkan bibit kedalam air campuran POCNASA 3. Sebarkan GLIO dilahan Kresek Hawar daun 1. Menyerang daun padi dan titik tumbuh 2. Terdapat garis-garis diantara tulang 3. Garis melepuh dan berisi cairan kehitam-kehitaman 4. Daun mengering dan Mati 1. Perbaikan cara bercocok tanam, melalui: 2. Pengolahan tanah secara optimal
3. Pengaturan pola tanam dan waktu tanam serempak dalam satu hamparan 4. Pergiliran tanam dan varietas tahan 5. Penanaman varietas unggul dari benih yang sehat 6. Pengaturan jarak tanam 7. Pemupukan berimbang (N,P, K dan unsur mikro)
sesuai dengan fase pertumbuhan dan musim
8. Pengaturan sistem pengairan sesuai dengan fase pertumbuhan tanaman. 9. Sanitasi lingkungan 10. Pemanfaatan agensia hayati Corynebacterium 11. Penyemprotan bakterisida anjuran yang efektif dan diizinkan secara bijaksana berdasarkan hasil pengamatan. Kerdil 1. Menyerang semua bagian tanaman 2. Daun menjadi pendek 3. Batang menjadi sempit 4. Tanaman berwana hijau kekuningan 5. Batang menjadi pendek 6. Buku-Buku menjadi pendek 7. Anakan banyak tapi kecil 8. Pertumbuhan tanaman kurang sempurna 1. Menggunakan bibit unggul 2. Pengendalian sumber virus dengan membersikan gulma sekitar tanamana padi
3. Bercocok tanaman dengan tepat
4. Pengendalian biologi dapat dilakukan pemenanfaatan musuh dari tanaman yang disebabkan virus kerdil tersebut 5. Penyemprotan pertisida dan insektisida Tungro 1. Daun Mengering 2. Daun Mati
3. Daun terkulai 4. Menyerang semua bagian tanaman 5. Pertumbuhan tanaman kurang sempurna 6. Daun menguning dan kecoklatan 7. Jumlah tunas berkurang. 1. Menggunakan varietas tahan, seperti Tukad Unda, Tukad Balian, Tukad Petanu, Bondoyudo, dan Kalimas
2. Mencabut dan membakar tanaman terinfeksi, jika serangan belum parah.
3. Tanam benih langsung (Tabela): Infeksi tungro biasanya lebih rendah pada tabela karena lebih tingginya populasi tanaman (bila dibandingkan tanam pindah). Dengan demikian wereng cenderung mencari dan makan serta menyerang tanaman yang lebih rendah populasinya.
4. Menanam padi saat populasi wereng hijau dan tungro rendah
5. Menanam secara serempak
6. Rotasi tanaman dengan tanaman lain selain padi.
7. Mengendalikan wereng hijau sebagai vektornya dengan penyemprotan insektisida yang berbahan aktif abamectin.

## Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...
Tabel 1. Memperlihatkan hubungan antara gejala penyakit dan solusi penanganan yang akan dilakukan terhadap hasil diagnosa penyakit padi.
Dari  data  atau  fakta  yang  telah  dikelompokkan  pada  Tabel  1.  Selanjutnya  dibuat  kode untuk mempermudah proses diagnosa. Adapun pengkodean dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kode Penyakit Kode Penyakit Penyakit K01 Bercak dan Daun Coklat K02 Blas K03 Pelepah Daun K04 Fusarium K05 Kresek Hawar daun K06 Kerdil K07 Tungro K08 Batang Busuk
Tabel 2. Merupakan pemberian kode terhadap jenis penyakit  untuk memudahkan pada proses identifikasi masing-masing penyakit yang terdiagnosa.
Setelah  dilakukan  pengkodean  terhadap  penyakit  selanjutnya  pengkodean  terhadap gejala yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kode Gejala
Kode Gejala Gejala G1 Menyerang Pelepah G2 Malai G3 Menyerang Buah yang baru tumbuh G4 Menyerang pada Kecambah G5 Biji bercak coklat tetapi tetap berisi G6 Biji Kecambah busuk G7 Kecambah mati G8 Padi dewasa busuk dan kering G9 Menyerang Bagian daun G10 Menyerang Buku pada malai G11 Pemasakan makanan terhambat G12 Butiran menjadi Hampa G13 Menyerang tangkai malai G14 Menyerang pelepah yang membentuk anakan G15 Jumlah gabah menurun G16 Kualitas Gabah kurang baik G17 Menyerang titik tumbuh padi G18 Terdapat garis-garis di antara tulang daun G19 Batang melepuh G20 Batang berisi cairan kehitaman G21 Daun Mengering G22 Daun Mati G23 Daun terkulai G24 Akar membusuk G25 Menyerang semua bagian tanaman G26 Daun menjadi pendek G27 Batang menjadi sempit G28 Tanaman berwana hijau kekuningan G29 Batang menjadi pendek G30 Buku-Buku menjadi pendek G31 Anakan banyak tapi kecil G32 Pertumbuhan tanaman kurang sempurna G33 Daun menguning dan kecoklatan G34 Jumlah tunas berkurang G35 Malai menjadi kecil G36 Malai tidak berisi G37 bercak daun membesar G38 bercak kehitaman pada pelepah
Tabel  3.  Merupakan  pemberian  kode  terhadap  jenis  gejala  untuk  memudahkan  pada proses identifikasi masing-masing gejala yang yang terpilih sesuia dengan kondisi yang terdapat pada tanaman padi.

## 3.2. Mekanisme Inferensi
Mekanisme  inferensi  pada  sistem  pakar  ini  bekerja  menggunakan  aturan  yang  sesuai dengan  metode forward  chaining, logika    yang  digunakan  pada  sistem  pakar  ini  dapat  dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Mekanisme Inferensi Keterangan : 1 =  Gejala terpilih  0 = Gejala Tidak terpilih
Gambar  5.  Merupakan  cara  kerja  dari  sistem  pakar  yang  dalam  mendiagnosa  penyakit pada  tanaman  padi,  dengan  menggunakan  kode  0  dan  1  yang  artinya  jika  gejala  terpilih  maka nilainya adalah 1 sedangkan jika tidak terpilih maka nilanya adalah 0. 3.3. User Interface
Perancangan sistem pakar diagnose penyakit tanaman padi dibuat berbasis web dengan alat bantu Bahasa pemrograman  PHP dan database Mysql. Secara  garis besar sistem ini terdiri dari  menu  konsultasi  user,  menu  input  gejala    oleh  admin,      menu  input  penyakit,  menu  input solusi. Dalam melakukan konsultasi Pengguna atau user perlu menginputkan gejala dengan cara melakukan checklist  gejala  yang  sesuai dengan  kondisi yang terdapat pada tanaman padi  yang akan dicari penyakitnya, dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Menu Gejala
Gambar  6.  Memperlihatkan  gejala  apa  yang  akan  dipilih  oleh user sesuai  dengan  ciri- ciri pada tanaman padi.
Menu  gejala  berguna  untuk  menampilkan  gejala  yang  terdapat  pada  penyakit  tanaman padi. User yang hendak mendiagnosa penyakit tanaman padi dapat menginputkan gejala dengan

## Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...
cara melakukan checklist  terhadap gejala yang sesuai pada kondisi tanaman padi. Dapat dilihat seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Contoh Pemilihan Gejala Gambar 7. Merupakan pemilihan gejala yang telah dipilih oleh user yang sesuai dengan ciri-ciri  yang  terdapat  pada  tanaman  padi  sebagai  contoh  pada  tanaman  padi  kecambah  mati, menyerang pelepah maka pada gejala tersebut harus di centang.
Selanjutnya    data  yang  telah  diinputkan  akan  digunakan  untuk  menganalisis  kondisi tanaman sesuai dengan rule pakar, yang hasil diagnosanya dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Menu Hasil Diagnosa Penyakit Tanaman Padi
Dari  hasil  diagnosa  berdasarkan  gejala  yang  telah  diinputkan  oleh  user,  sistem menampilkan  beberpa  penyakit  yang  memiliki  gejala  yang  sama,  berdasarkan  aturan  dari metode forward chaining .
3.4. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem bertujuan  untuk mengetahui sistem pakar  yang  telah dirancang dapat bekerja sesuai dengan tujuan perancangan.
a. Blackbox testing
Blackbox  testing adalah  metode  pengujian  perangkat  lunak,  dengan  mengamati  hasil eksekusi  melalui  data  uji  serta  memperhatikan  fungsional  aplikasi  atau  perangkat  lunak.  Pada Tabel 4. Gambaran yang telah dilakukan pada pengujian perangkat lunak.
Tabel 4. Blackbox testing
No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Status 1 Mengosongkan semua pilihan gejala lalu klik tombol lanjut Sistem tidak dapat membaca dan tetap berada pada menu yang sama Berhasil/Valid 2 Mengisi Data Gejala secara acak yang sesuai dengan Gejala yang tampak pada tanaman Padi lalu klik lanjut Menampilkan Jenis penyakit yang mempunyai peluang Diagnosa dan di urutkan dari yang memiliki gejala terbanyak Berhasil/ Valid 3 Memilih Jenis gejala yang dimiliki oleh penyakit padi tertentu dan gejala tersebut tidak dimiliki oleh penyakit lain lalu klik lanjut Hanya akan menampilkan satu  Penyakit yang sesuai Rule Berhasil/Valid

## b. Pengujian Output Berdasarkan Pakar
Setelah  melakukan  design  dan  implementasi  sistem,  langkah  yang  perlu  dilakukan adalah  dengan  melakukan  pengujian  output  sistem.  Pengujian  dilakukan  dengan  menyediakan gejala  sesuai  dengan  gejala  yang  dimasukkan  kedalam  sistem  pakar.  Selanjutnya  gejala  yang sudah  terdapat  pada  sistem  pakar  selanjut  dikonsultasikan  dengan  pakar  untuk  mendapat persentasi  kebenaran  nilai  gejala  yang  telah  diterapkan  pada  sistem  pakar,  dengan  kesimpulan analisa oleh pakar. Pada Tabel 5.  Pengujian dilakukan 15 kali kasus yang berbeda yang terdapat dilapangan.

## Tabel 5. Hasil pengujian dan cross check antara sistem dan pakar
Nama Kasus Rule Kasus Hasil Sistem Hasil Pakar Ket Kasus 1 G25 G26 G27 G28 G29 G30 G31 Kerdil Kerdil Benar Kasus 2 G02 G08 G09 G10 G11 G12 G13 Blas Blas Benar Kasus 3 G14 G15 G16 Pelepah Daun Pelepah Daun Benar Kasus 4 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 Bercak dan Daun Coklat Bercak dan Daun Coklat Benar Kasus 5 G13 G17 G23 G24 Fusarium Fusarim Benar Kasus 6 G17 G18 G24 Kresek Hawar Daun Kresek Hawar Daun Benar Kasus 7 G01 G18 G28 Pelepah Daun Pelepah Daun Benar Kasus 8 G21 G22 G23 G25 G32 G33 G34 Tungro Tungro Benar Kasus 9 G19 G20 G24 G35 G36 G37 G38 Penyakit Batang Busuk Penyakit Batang Busuk Benar Kasus 10 G08 G16 G36 G38 Blas Blas Benar Kasus 11 G37 G38 G22 G19 Penyakit Batang Busuk Penyakit Batang Busuk Benar Kasus 12 G21 G23 G10 G6 G16 Tungro Tungro Benar Kasus 13 G31 G30 Kerdil Kerdil Benar Kasus 14 G19 G06 G23 Fusarium Blas Benar Kasus 15 G26 G27 G21 G22 G23 Tungro Tungro Benar
Dari hasil cross check antara sistem dengan pakar diperoleh nilai kecocokan sebanya 14 kasus yang berbeda sehingga persentasi akurasinya sebesar 93%  dari 15 kali percobaan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  perancangan  sistem  pakar  peneliti  menarik  beberapa  kesimpulan,  diantaranya adalah Sistem pakar ini sudah dirancang dan dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman  padi,  Sistem  pakar  dirancang  untuk  membantu  petani  dan  penyuluh  pertanian  dalam mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  padi.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan  sistem  pakar,  15  kasus  yang  berbeda  dilapangan  selanjutnya  di cross  check dengan hasil Analisa pakar dan memiliki kesesuaian sebanyak 93%

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  peneliti  menyarankan  beberapa  hal  bagi  peneliti selanjutnya yang ingin mengembangkan sistem pakar menggunakan metode forward chaining :
Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi ...
a. Perancangan  sistem  pakar  menggunakan forward  chaining sebaiknya  dikombinasikan dengan metode lain yang dapat mendukung rules dalam memprediksi faktor ketidakpastian.
b. Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  sebaiknya  melakukan  pengujian  yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pinem,  A.  P.  R.,  Hidayati,  N.,  &  Kholidin,  K.  (2018).  Klasifikasi  Prioritas  Distrik Terhadap Ketahanan Pangan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Telematika , 11 (2), 1- 11.
[2] Morco, R. C., Calanda, F. B., Bonilla, J. A., Corpuz, M. J. S., Avestro, J. E., &  Angeles, J.  M.  (2017,  December).  e-RICE:  An  Expert  System  using  Rule-Based  Algorithm  to Detect,  Diagnose,  and  Prescribe  Control  Options  for  Rice  Plant  Diseases  in  the Philippines.  In Proceedings  of  the  2017  International  Conference  on  Computer  Science and Artificial Intelligence (pp. 49-54). ACM.
[3] Triono,  J.,  &  Tristono,  T.  (2016).  Expert  System  Identification  of  Pest  and  Diseases  of Rice  using  Html5. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer Science , 7 (3).
[4] Minarni,  M.,  &  Fadhillah,  A.  (2017).  Expert  System  in  Detecting  Rice  Plant  Diseases Using  Certainty  Factor. International  Journal  of  Dynamics  in  Engineering  and Sciences , 2 (1).
[5] Yadav,  S.  K.,  Singhal,  N.,  &  Yadav,  V.  (2014).  RICEsmart:  An  Expert  System  to Enhance  Rice  Yield,  internasional  journal  of  computer  science  And  Information Technologies, India
[6] Purwanto,  T.,  &  Fatimah,  D.  D.  S.  (2015).  Pengembangan  sistem  pakar  diagnosis penyakit cabai. Jurnal Algoritma , 12 (1).
[7] Fatimah,  D.  D.  S.,  &  Hidayat,  Y.  (2015).  Pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Jeruk Keprok Garut. Jurnal Algoritma , 12 (1).
[8]    Syarifuddin  L  Ode,  dkk,  2016,  Sistem  Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Tanaman  Jagung Denga  Metode  Forward  Chaining, Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknik  Komputer  Catur Sakti Volume 1 No 2, STIMIK Bina Bangsa, Kendari
[9] David.  (2014).  Penerapan  Forward  Chaining  Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan Penyakit Tanaman Jagung. Seminar Nasional Informatika 2014
[10]  Pradana, M. G., Pamekas, B. W., & Kusrini, K. (2018). Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Melllitus Menggunakan Metode Certainty Factor. CCIT Journal , 11 (2), 182-191.
[11]   Kusrini, S. (2006). Kom, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Penerbit Andi Yogyakarta .