## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA PADA TANAMAN SALAK DI TURI SLEMAN
Anton Setiawan H. 1 , Asih Pujiastuti 2 , Linda Putri Susanti 3
Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta anton@stta.ac.id 1 , asihpuji@stta.ac.id 2 , lindaputrisusanti1@gmail.com 3

## ABSTRACT
Expert systems are systems that adopt  human knowledge into computers  designed to solve problems  like  an  expert.  Salak  plants,  especially  in  TuriSleman  Yogyakarta  area  has  several obstacles such as diseases and pests in salak plants which is a problem for salak farmers. Expert research  Expert  system  to  diagnose  diseases  and  pests  in  this  salak  crop  helps  salak  farmers overcome  the  problems  of  disease  and  pests.  Salak  farmers  only  need  to  enter  the  symptoms experienced in the barking plants later data will be processed symptoms entered by the system. This application performs checks with the system as consulted with a salak plant experts to find out the diseases  and  pests  that  attack  on  the  barking  plants  and  find  solutions.  Implementation  in  this application using TOPSIS method, TOPSIS method yields the highest rank value for the final result value.  This  application  takes  data  and  performs  testing  in  UPT  BP4  Region  V  Sleman  with  Turi OPT (Plant-disturbing organisms) officer.
Keywords : Diseases and pests of plants salak, Expert System, TOPSIS

## 1. Pendahuluan
Jurnal  ini  merupakan  ringkasan  dari  skripsi  penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Tanaman  Salak  di  Turi  Sleman”.  Permasalahan  penyakit  dan hama  adanya  keterbatasan  pengetahuan  petani  salak  terhadap  tanaman  salak.  Petani  salak  harus bertanya kepada yang lebih memahami akan tanaman salak seperti petugas Organisme Pengganggu Tanaman di Turi. Beberapa petani salak kurang memahami gejala penyakit dan hama yang dialami pada  tanaman  salak.  Sehingga  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  membantu  petani  salak  dalam mengatasi penyakit dan hama pada tanaman salak. Sistem pakar ini menggunakan metode TOPSIS yaitu menghasilkan kesimpulan nilai akhir berupa nilai rank tertinggi.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Diagram Konteks
Diagram konteks dari sistem pakar tanaman salak yang terdiri dari 2 entity yaitu entityadmin dan entityuser .

## 0

## SISTEM PAKAR UNTUK
MENDIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA PADA TANAMAN SALAK DI TURI SLEMAN ADMIN USER Update data lokasi, user, gejala, penyakit, pembobotan, Akuisisi pengetahuan. Laporan data master dan laporan admin
Login, konsultasi Hasil konsultasi
Gambar 1. Diagram Konteks.

## 2.2 DAD Level 0
Pada  Gambar  2.  DAD Level 0  menunjukan  semua  proses  utama  yang  menyusun keseluruhan  sistem.  Adapun  penjelasan  dari  masing-masing  proses  yang  ada  pada level 0  sebgai berikut :
1. Proses 1.0.P yaitu proses login bagi admin .
2. Proses 2.0.P yaitu proses login bagi user .
3. Proses 3.0.P yaitu proses update lokasi seorang admin dapat melakukan update data pada lokasi.
4. Proses  4.0.P  yaitu proses akuisisi  data seorang admin dapat  melakukan akusisi  data pada penyakit, gejala, dan aturan.
5. Proses  5.0  yaitu  proses  pengecekan  seorang admin dapat  melakukan  pengecekan  pada sistem.
6. Proses  6.0  yaitu  proses  konsultasi  seorang user dapat  melakukan  konsultasi  pada  sistem dengan menginputkan lokasi tanggal dan gejala yang dialami tanaman salak.
7. Proses 7.0.P yaitu proses laporan seorang admin dapat mengetahui rekapan data konsultasi yang dilakukan user yang terdapat pada sistem.

## 2.3 DAD Level 1 Proses Pengecekan
Pada Gambar 3. DAD Level 1 Proses Pengecekan memiliki 4 proses yaitu :
1. Proses  5.1.P  yaitu  proses input tangal  dan  lokasi  pada  proses  ini admin menginputkan tanggal dan lokasi pada sistem.
2. Proses  5.2.P  yaitu  proses input gejala,  seorang admin menginputkan  gejala  yang  dialami tanaman salak.
3. Proses  5.3.P  yaitu  proses output pengecekan  perhitungan  TOPSIS,  seorang admin menerima hasil perhitungan pengecekan pada sistem.
4. Proses  5.4.P  yaitu  proses output hasil  pengecekan,  seorang admin menerima  hasil pengecekan pada sistem berupa solusi.
1.0.P Login User ADMIN 2.0.P Login Admin 3.0.P Update Lokasi 4.0.P Akuisisi Data 5.0 Pengecekan 7.0.P Laporan Verifikasi Admin Gejala Penyakit Aturan Detail_Pemeriksaan Pemeriksaan Solusi USER ID_gejala* Nama_gejala Pertanyaan ID_penyakit* Nama_penyakit Jenis_penyakit Keterangan Solusi Gambar ID_solusi* ID_penyakit** Nama_solusi Keterangan ID_aturan* ID_penyakit** ID_gejala** Bobot ID_Detail_pemeriksaan* ID_pemeriksaan** ID_gejala** Bobot Nilai ID_pemeriksaan* Tanggal Username** ID_lokasi** ID_penyakit** Nilai Keterangan Hasil konsultasi, saran Laporan Admin Update data lokasi Update data gejala Update data penyakit Update data aturan 6.0 Konsultasi Verifikasi User Lokasi ID_lokasi* Nama_lokasi Alamat Username* Password Username dan password admin Username dan password user Sukses sukses Input tanggal, lokasi, gejala Input tanggal, lokasi, gejala Data lokasi Data lokasi Data gejala Data gejala Data pengecekan Data konsultasi Hasil pengecekan Username* Password Gambar 2. DAD Level 0
ADMIN 5.1.P Input tanggal dan lokasi 5.2.P Input gejala Lokasi 5.3.P Output pengecekan perhitungan TOPSIS 5.4.P Output hasil pengecekan Gejala Detail Pemeriksaan Pemeriksaan Input tanggal ,lokasi Input gejala Hasil pengecekan ID_lokasi* Nama_lokasi Alamat ID_gejala* Nama_gejala Pertanyaan ID_Detail_pemeriksaan* ID_pemeriksaan** ID_gejala** Bobot Nilai ID_pemeriksaan* Tanggal Username** ID_lokasi** ID_penyakit** Nilai, Keterangan Gambar 3. DAD Level 1 Proses Pengecekan

## 2.4 DAD Level 1 Proses Konsultasi
Pada level 1 proses pengecekan memiliki 4 proses yaitu :
1. Proses  6.1.P  yaitu  proses input tangal  dan  lokasi  pada  proses  ini user menginputkan tanggal dan lokasi pada sistem.
2. Proses  6.2.P  yaitu  proses input gejala,  seorang user menginputkan  gejala  sesuai  yang dialami tanaman salak.
3. Proses 6.3.P yaitu proses output konsultasi perhitungan TOPSIS, seorang user menerima hasil perhitungan konsultasi pada sistem.
4. Proses  6.4.P  yaitu  proses output hasil  konsultasi,  seorang user menerima  hasil konsultasi  pada  sistem  berupa  solusi  sesuai  penyakit  atau  hama  yang  menyerang tanaman salak.
USER 6.1.P Input tanggal dan lokasi 6.2.P Input gejala Lokasi 6.3.P Output konsultasi perhitungan TOPSIS 6.4.P Output hasil konsultasi Gejala Detail Pemeriksaan Pemeriksaan User mengisi tanggal  dan lokasi User memasukan gejala sesuai yang dialami Hasil konsultasi serta saran ID_lokasi* Nama_lokasi Alamat ID_gejala* Nama_gejala Pertanyaan ID_Detail_pemeriksaan* ID_pemeriksaan** ID_gejala** Bobot Nilai ID_pemeriksaan* Tanggal Username** ID_lokasi** ID_penyakit** Nilai, Keterangan
Gambar 4. Level 1 Proses Konsultasi

## 2.5 Metode TOPSIS
Metode  yang  digunakan  pada  sistem  pakar  ini  yaitu  metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS memiliki 6 langkah sebagi berikut:
a. Membangun matrik normalisasi dengan rumus :
(1)
Dimana : rij : nilai ternormalisasi xij : nilai kriteria
b. Membangun matrik normalisasi terbobot dengan rumus :
(2)
c. Menentukan solusi ideal negatif dan solusi ideal positif dengan rumus :
(3)
(4)
d. Menghitung jarak alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dengan rumus :
(6)
e. Menghitung kedekatan relatif atau nilai alternatif dengan rumus :
(7)
Merangking alternatif yaitu memilih niali terbesar dari niali alternatif.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Diagram Alir Data
Penelitian  menggunakan  2  uji  coba  pada  petani  salak  dengan  nilai  uji  coba  pertama  : g01=10  ,g02=10  ,g03=10  ,g04=80  ,g05=60  ,g06=10  ,g07=90  ,g08=10  ,g09=  ,g10=10  ,g11=10 ,g12=10  ,g13=10  ,g14=10  ,g15=10  ,g16=10  ,g17=10  ,g18=10.  Uji  coba  kedua  dengan  nilai  :  : g01=100 ,g02=100 ,g03=100 ,g04=10 ,g05=10 ,g06=10 ,g07=90 ,g08=10 ,g09= ,g10=10 ,g11=10 ,g12=10  ,g13=10  ,g14=10  ,g15=10  ,g16=10  ,g17=10  ,g18=10.  Uji  coba  ini  menggunakan perhitungan  manual  TOPSIS  dan  menggunakan  sistem  pakar  ini  guna  membandingkan  ketepatan pada  perhitungan  manula  dengan  sistem.  Nilai  dari  seorang  pakar  sangat  menentukan  untuk perhitungan TOPSIS, nilai yang didapat dari pakar dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel  2 adalah nilai normalisasi  dari  seorang  pakar.  Tabel  3  adalah  nilai  normalisasi  terbobot  dari  uji  coba  pertama sedangkan Tabel 4 adalah nilai normalisasi terbobot uji coba kedua.
Tabel  5  adalah  nilai  maximum  dan  nilai  minimum  pada  uji  coba  pertama.  Tabel  6  adalah nilai  maximum  dan  nilai  minimum  pada  uji  coba  kedua.  Tabel  7  adalah  perhitungan  nilai  solusi ideal  negatif  pada  uji  coba  pertama,  sedangkan  Tabel  8  adalah  nilai  solusi  ideal  negatif  uji  coba kedua. Tabel  9 adalah nilai solusi  ideal  positif uji  coba pertama, sedangkan Tabel  10 adalah nilai solusi  ideal  positif  pada  uji  coba  kedua.Tabel  11  adalah  nilai  kedekatan  relatif  pertama  tabel  ini masih  berkaitan  dengan  perhitungan  TOPSIS  (6)  yaitu  Tabel  7  dan  tabel  9,  sedangkan  Tabel  12 adalah nilai kedekatan relatif kedua tabel ini masih berkaitan dengan perhitungan TOPSIS langkah (6) yaitu Tabel 8 dan Tabel 10. Tabel 13 adalah nilai alternatif V pada uji coba pertama sedangkan Tabel 14 nilai alternatif pada uji coba kedua. Tabel 15 adalah nilai perangkingan uji coba pertama sedangkan Tabel 16 adalah nilai perangkingan uji coba kedua.
Kesimpulan  dari  dua  pengujian  oleh  petani  salak  yang  dilakukan  dengan  manual menggunakan  metode  TOPSIS  menunjukan  keakuratan  nilai  rank  tertinggi  yang  menjadi  nilai akhir. Pengujian pertama dengan hasil nilai rank tertinggi yaitu 0.526 P2 (Jamur Kupas), sedangkan pengujian  kedua  dengan  hasil  rank  tertinggi  yaitu  0.635  P1  (Jamur  Pestalotia).  Hasil  ini menunjukan bahwa metode TOPSIS menghasilkan nilai akhir dengan rank tertinggi.

## 3.2. Tabel
Tabel 1. Bobot Nilai Kasus
4.
5. 6. 7.
Tabel 2. Nilai Normalisasi Tabel 3. Nilai Normalisasi Terbobot
Perhitungan pada Tabel 3 yaitu :
Tabel 4. Nilai Normalisasi Terbobot
Perhitungan pada Tabel 3 yaitu :
Tabel 5. Nilai Max dan Min
Perhitungan pada Tabel 5 yaitu mencari nilai tertinggi g01 dari P1 sampai P7 maka nilai tertinggi dan terkecil adalah 9.135 dan 1.661.
Tabel 6. Nilai Max dan Min
Perhitungan pada Tabel 6 yaitu mencari nilai tertinggi g01 dari P1 sampai P7 maka nilai tertinggi dan terkecil adalah 91.350 dan 16.609.
Tabel 7. Nilai Solusi Ideal Negatif
Perhitungan pada Tabel 7 yaitu :
Tabel 8. Nilai Solusi Ideal Negatif
Perhitungan pada Tabel 8 yaitu :
Tabel 9. Nilai Solusi Ideal Positif
Perhitungan pada Tabel 9 yaitu :
Tabel 10. Nilai Solusi Ideal Positif
Perhitungan pada Tabel 10 yaitu :
Tabel 11. Nilai Kedekatan Relatif
Perhitungan pada Tabel 11 yaitu : Tabel 12. Nilai Kedekatan Relatif Perhitungan pada Tabel 12 yaitu :
Tabel 13. Nilai Alternatif V
Perhitungan pada Tabel 13 yaitu :
Tabel 14. Nilai Alternatif V
Perhitungan pada Tabel 14 yaitu :

## Tabel 15. Nilai Perangkingan
Tabel 15 yaitu mencari nilai terbesar sehingga dihasilkan P2 = 0.526 pada uji coba pertama.
Tabel 16. Nilai Perangkingan
Tabel 16 yaitu mencari nilai terbesar sehingga dihasilkan P1 = 0.653 pada uji coba kedua.

## 4. Kesimpulan
Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Dan  Hama  Pada  Tanaman  Salak  Di  Turi Sleman  menggunakan  metode  TOPSISdapat  menganalisis  penyakit  dan  hama  secara  cepat  dan menentukan  jenis  termasuk  penyakit  tanaman  salak  atau  hama  tanaman  salak.Metode  TOPSIS berdasarkan dua pengujian petani salak menghasilkan nilai rank tertinggi yang akan dijadikan nilai akhir hasil pemeriksaan yaitu 0.526 P2 (Jamur Kupas) dan 0.635 P1 (Jamur Pestalotia).

## Daftar Pustaka
[1]    Ahmad,  2016.,  Jurnal Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Menentukan  Prioritas            Kondisi Rumah , Universitas Muria Kudus.
[2] Arhami, Muhammad, 2005., Konsep Dasar Sistem Pakar, Penerbit Andi.   Yogyakarta.
[3]    Armansyah  dan  Indra,  2005., Tips  dan  Trik  Oracle ,  Penerbit  PT  Elex  Media  Komputindo Kelompok Gramedia, Anggota IKAPI Jakarta.
[4]   Desak Utami dan Putu Adi, 2016., Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Metode TOPSIS, STMIK STIKOM Indonesia Denpasar Bali.
[5]   Fernandy dan Ardi, 2014., Jurnal Deteksi Penyakit Dan Serangan Hama Tanaman Buah Salak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Dengan Metode Perceptron ,Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta.
[6] Giarattano, J. & Riley, G., 1994, Expert Systems Principles and Programming , PWS Publishing Company, Boston.
[7]  Jogiyanto, HM, 2005., Analisis dan Desain Sistem Informasi : Pendekatan Tersetruktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[8]  Kusumadewi, 2003., Artificial Intellegence ( Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta.
[9]   Martin, J. & Oxman, S., 1988, Building Expert Systems a tutorial , Prentice Hall, New Jersey.
[10]  Nita dan Rahmat, 2012., Perancangan Sistem Pakar , Penerbit Ghalia Indonesia.
[11] Turban, E, 2005., Decicion Support System and Intelligent System. Penerbit Andi Offset,Yogyakarta.