Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA TANAMAN JAMBU MADU MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER-SHAFER
1 Sukamto, 2 Yanti Adriyani, 3 Fahlia Guslianti
1,2,3 Sistem Informasi, FMIPA, Universitas Riau, Kampus Bina Widya, Jl. H.R. Soebrantas Km. 12,5 Panam Pekanbaru 28293 Email: sukamto@lecturer.unri.ac.id , yanti.adriyani@lecturer.unri.ac.id , fahlia.guslianti@studen.unri.ac.id
(Diterima:16 Januari 2020, direvisi:2 Mei 2020, disetujui:5 Mei 2020  )

## ABSTRACT
The development of technology today has undergone many very rapid changes that can help human thinking, known as artificial intelligence. One application of artificial intelligence is an expert system. Honey guava is a new type of guava plant which is one of Indonesia's flagship fruits that is much in demand by consumers. Handling of honey guava plants always encounters obstacles, one of which is the pest attack. The pest attack requires fast and correct handling because this can be detrimental to guava  farmers  and  can  have  an  effect  on  crop  yields  that  are  not  optimal.  The  purpose  of  this research  is  to  build  an  expert  system  that  can  diagnose  pests  in  guava  plants  using  the  Dempster- Shafer  method.  These  method  works  are  to  compare  several  possibilities  of  the  selected  symptoms. The  results  of  this  research  are  testing  with  9  types of  pests  and  32  types  of  symptoms that  provide recommendations  that  the  pests  that  attack  the  guava  plant  are  fruit  fly  pests  and  fruit  caterpillar pests with a confidence level of 99.88%. The solution is to wrap the fruit that is still in the tree with plastic while still breaking flowers, spraying pesticides (Petrogenol, Alika), making traps from used bottles to fish, and catching fruit flies that contain Methyl Eugenol liquid, and set traps using glue.
Keywords : Dempster-Shafer, Pest, Expert System, Honey Guava Plant

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  dewasa  ini  telah  mengalami  banyak  perubahan  yang  sangat  pesat  yang mampu  membantu  cara  berpikir  manusia  yang  dikenal  dengan  istilah  kecerdasan  buatan.  Salah  satu aplikasi dari kecerdasan buatan adalah sistem pakar. Tanaman jambu madu merupakan jenis tanaman jambu  air  varietas  baru  yang  menjadi  salah  satu  buah  unggulan  Indonesia  yang  banyak  diminati konsumen.  Penanganan  tanaman  jambu  madu  itu  selalu  menemui  hambatan,  salah  satunya  adalah serangan hama. Serangan hama tersebut memerlukan penanganan yang cepat dan benar, karena hal ini dapat  merugikan  para  petani  jambu  dan  dapat  memberikan  pengaruh  pada  hasil  panen  yang  kurang maksimal.  Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa hama  pada  tanaman  jambu  madu  menggunakan  metode Dempster-Shafer .  Cara  kerja  metode  ini adalah  membandingkan  beberapa  kemungkinan  dari  gejala-gejala  yang  dipilih.  Hasil  dari  penelitian ini adalah pengujian dengan 9 jenis hama dan 32 jenis gejala yang memberikan rekomendasi bahwa hama  yang  menyerang  tanaman  jambu  madu    adalah  hama  lalat  buah  dan  hama  ulat  buah  dengan tingkat  keyakinan  sebesar  99,88%.  Adapun  solusi  penanganannya  adalah  membungkus  buah  yang masih  ada  di  pohon  dengan  plastik  sewaktu  masih  pecah  bunga,  melakukan  penyemprotan pestisida (Petrogenol,  Alika),  membuat  perangkap  dari  botol  bekas  untuk  memancing  dan  menangkap  lalat buah masuk yang berisi cairan Metil Eugenol, dan memasang perangkap menggunakan lem.
Kata Kunci: Dempster-Shafer , Hama, Sistem Pakar, Tanaman Jambu Madu.

## 1 PENDAHULUAN
Usaha  Perkembangan  teknologi  dewasa  ini  telah  mengalami  banyak  perubahan  yang  sangat pesat,  seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  semakin  banyak  dan  kompleks.  Teknologi  saat  ini sangat  berperan  dalam  kehidupan  manusia  sehari-hari.  Hampir  seluruh  aspek  atau  bidang menggunakan  teknologi  dalam  menyelesaikan  masalah  misalnya:  bisnis,  pendidikan,  kesehatan, psikologi,  pertanian,  dan  lain  sebagainya.  Hal  ini  berkaitan  dengan  berkembangnya  teknologi  yang
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
mampu  membantu proses dan cara berpikir manusia yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan. Salah satu aplikasi dari kecerdasan buatan adalah sistem pakar.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Bapak  Muhammad  Rafi,  S.T.,  yang  merupakan  salah seorang  pakar  dalam  bidang  pertanian  tanaman  jambu  madu,  menyatakan  bahwa  tanaman  jambu madu merupakan jenis tanaman jambu air varietas baru yang buahnya telah dirilis menjadi salah satu buah  unggulan  Indonesia  yang  banyak  diminati  konsumen.  Jambu  madu  memiliki  rasa  yang  sangat manis, bertekstur renyah, buahnya berukuran lebih besar, pohonnya mampu berbuah lebih banyak dan lebih  tahan  lama  dibandingkan  jenis  jambu  air  biasa  serta  bisa  dipanen  setiap  tahun.  Penanganan tanaman jambu madu itu sendiri tidaklah mudah, bisa dipastikan petani jambu madu selalu menemui hambatan,  salah  satunya  adalah  serangan  hama.  Serangan  hama  tersebut  memerlukan  penanganan yang  cepat  dan  benar,  karena  hal  ini  dapat  merugikan  para  petani  jambu  dan  dapat  memberikan pengaruh pada hasil panen yang kurang maksimal.
Beberapa  penelitian  yang  berhubungan  dengan  sistem  pakar,  antara  lain  sistem  pakar  dengan metode forward  chaining untuk    pengidentifikasian  penyakit  pada  tanaman  kecipir  [1],  untuk identifikasi  hama  dan  penyakit  tanaman  jagung  [2],  untuk  mengetahui  penyakit  yang  terdapat  ada tanaman kakao [3], untuk menentukan tingkat kecocokan tanaman jati [4], untuk melakukan diagnosa awal  terhadap  suatu  penyakit  yang  disebabkan  virus serta  memberikan  informasi  mengenai  definisi, pengobatan  serta  pencegahannya,  sehingga  dapat  membantu  orangtua  dalam  mengenali  gejala  serta jenis-jenis  penyakit  akibat  virus  pada  anak-anak  [5],  dan  untuk  memberikan  rekomendasi  tipe  dan material rumah pada owner yang sesuai dengan keinginannya [6].
Selanjutnya penelitian sistem pakar dengan metode Dempster-Shafer , antara lain untuk diagnosa anak tunagrahita [7], untuk menganalisa dan merancang suatu sistem yang dapat mengidentifikasi dan memastikan  penyakit  dari  bakteri  Treponema  Pallidum  berdasarkan  gejala  yang  tampak  dan  untuk membantu masyarakat untuk dapat mengetahui lebih dini mengenai bakteri Treponema Pallidum dan tingkatan  penyakit  yang  ditimbulkannya  [8],  untuk  menentukan  minat  sesuai  dengan  kemampuan bidang akademiknya [9], untuk mendiagnosa kerusakan motor vespa dengan gejala-gejala yang sudah diberikan  nilai  gejala  [10],  untuk  menangani  ketidakpastian  data  saat  diagnosis  gangguan  layanan Indihome  sangat  membantu  dalam  mengatasi  masalah  kualitas  pelayanan  yang  menurun  [11], mengetahui  jenis  penyakit  kulit  kucing  yang  diderita  sesuai  dengan  teori  dan  memberikan  solusi pengobatannya [12], membantu para masyarakat dalam hal mendiagnosa penyakit tanaman semangka dan menanggulanginya secara dini, kemudian mendapatkan informasi tentang cara pengendalian dan pengobatan  tanpa  harus  menunggu  petugas  atau  pergi  ke  Balai  Proteksi  Tanaman  Pangan  dan Holtikultura  (BPTPH)  untuk  menanyakanya  [13],  mengendalikan  serta  menangani  tanaman  melon yang terserang penyakit [14].
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  bertujuan  untuk  mendiagnosa  hama  pada  tanaman  jambu madu menggunakan metode Dempster-Shafer .

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Secara  umum  teori Dempster-Shafer ditulis  dalam  suatu  interval  [ Belief , Plausibility ]. Belief ( Bel )  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam  mendukung  suatu  himpunan  proposisi. Bel bernilai  0 maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence , dan jika bernilai 1 menunjukkan adanya kepastian. Plausibility ( Pls ) akan mengurangi tingkat kepastian dari evidence . Pls bernilai 0 sampai 1. Jika yakin akan X ’, maka dapat dikatakan bahwa Bel ( X ’) = 1 [15]. Fungsi Plausibility ditulis dengan
𝑃𝑙𝑠(𝑋) = 1 − 𝐵𝑒𝑙(𝑋)
.......................................................................................................   (1)
dimana :
Bel ( X ) = Belief ( X ), Pls ( X ) = Plausibility ( X ), m ( X ) = fungsi masa dari ( X ),
Teori Dempster-Shafer menyatakan  adanya frame  of  discrement yang  dinotasikan dengan  simbol  θ.  Tujuannya  adalah  mengkaitkan  ukuran  kepercayaan  elemen-elemen  θ. Tidak semua evidence secara langsung mendukung tiap-tiap elemen. Untuk itu perlu adanya fungsi densitas atau  fungsi  masa  yang  dalam  teori Dempster-Shafer adalah  tingkat kepercayaan  dari  suatu evidence  measure sehingga  dinotasikan  dengan  ( m ).  Nilai m tidak hanya mendefinisikan  elemen-elemen θ  saja, namun  juga semua subsetnya. Sehingga jika θ
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
berisi n elemen, maka subset  θ  adalah  2 n . Jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1, maka nilai m {θ}= 1,0.
Untuk  mengatasi  sejumlah evidence pada  teori Dempster-Shafer menggunakan  aturan yang  lebih  dikenal  dengan Dempster’s  Rule  of  Combination .  Apabila  diketahui X adalah subset  dari  θ 1 ,  dengan m 1 sebagai  fungsi  densitasnya,  dan Y juga  subset  dari  θ 2 dengan m 2 sebagai  fungsi  densitasnya,  maka  dapat  dibentuk  fungsi  kombinasi m 1 dan m 2 sebagai m 3 , yaitu :
𝑚 3 (𝑧) = ∑ 𝑚 1 (𝑋).𝑚 2 (𝑌)
𝑋∪𝑌=𝑍
1−∑ 𝑚 1 (𝑋).𝑚 2 (𝑌) 𝑋∩𝑌=∅ ...............................................................   (2)
dimana :
X, Y, Z = Himpunan penyakit m = fungsi densitas atau mass function m 1 ( X ) = fungsi masa dari evidence ( X ) m 2 ( Y ) = fungsi masa dari evidence ( Y ) m 3 ( Z ) = fungsi masa dari evidence ( Z ) ∑ 𝑚 1 (𝑋). 𝑚 2 (𝑌) 𝑋∪𝑌=𝑍 = Nilai kekuatan dari evidence ( Z ) yang diperoleh dari kombinasi nilai keyakinan  sekumpulan  e vidence.  =  Himpunan  kosong  (  apabila  tidak  ada  hasilnya himpunan kosong, maka dikurang dengan nol ).
Langkah – langkah pencarian metode Dempster-Shafer sebagai berikut : a. Menentukan  nilai densitas awal  atau  fungsi  masa ( m )  yang  terdiri  dari  nilai belief dan plausibility pada gejala.
b. Menentukan  nilai densitas baru  atau  fungsi  masa  ( m )  dengan  membuat  tabel  aturan kombinasi terlebih dahulu.
c. Selanjutnya dapat dihitung persamaan metode Dempster-Shafer pada persamaan 4 dengan hasil akhirnya berbentuk persentase .

## 3 METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
a. Analisis  sistem,  dilakukan  terhadap  pengumpulan  data  tentang  hama,  gejala,  dan  solusinya.  Data hama  sebanyak  9  hama  yang  disimbolkan  dengan  H.  Data  gejala  sebanyak  32  gejala  yang disimbolkan dengan G. Selanjutnya data solusi merupakan solusi dari masing-masing hama (H)
b. Desain sistem, menggunakan UML, yaitu:
i. Pembuatan Use Case Diagram
ii. Pembuatan Class Diagram
c. Implementasi sistem, menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML serta MariaDB sebagai database .

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Sistem
Data hama yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Hama Kode Nama Hama H01 Lalat Buah H02 Lalat Daun H03 Walang Sangit H04 Tungau H05 Jamur H06 Kutu Putih H07 Ulat Buah H08 Ulat Daun H09 Uret
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer

## Data gejala yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Data Gejala Kode Nama Gejala Nilai Belief G01 Buah menjadi busuk dan lunak 0,9 G02 Buah sering berguguran 0,8 G03 Daun terlihat ada seperti serbuk putih 0,8 G04 Daun terlihat berlubang-lubang dan keriting 0,7 G05 Permukaan daun berubah menjadi warna kuning 0,6 G06 Rasa buah tidak manis 0,4 G07 Daun menggulung 0,4 G08 Daun menjadi rusak karena digerogoti 0,2 G09 Buah menjadi kecoklatan 0,8 G10 Bunga menjadi layu 0,4 G11 Pada biji buah terdapat bintik-bintik berwarna kehitaman 0,7 G12 Daun berwarna coklat seperti terbakar 0,4 G13 Pada dahan terlihat berlubang 0,4 G14 Pada daun terdapat kutil-kutil menggembung 0,7 G15 Pertumbuhan tanaman terhambat 0,9 G16 Buah mongering 0,7 G17 Bunga gugur sebelum menjadi putik 0,2 G18 Daun mongering 0,4 G19 Tanaman menjadi layu 0,9 G20 Kulit luar buah terdapat lubang kecil sehingga kulit buah tidak mulus 0,8 G21 Pada permukaan daun terdapat benang-benang halus seperti sarang laba-laba 0,4 G22 Pada batang terdapat benang-benang halus seperti sarang laba-laba 0,4 G23 Permukaan daun terasa lembab 0,8 G24 Daun memiliki bercak berwarna hitam 0,9 G25 Kulit batang terlihat terkelupas 0,6 G26 Pucuk daun menjadi kecil dan keriput 0,8 G27 Buah menjadi kerdil 0,8 G28 Buah mengeluarkan cairan/lendir 0,9 G29 Pada batang terlihat ada seperti serbuk putih 0,8 G30 Daun mengkerut 0,2 G31 Tanaman sudah mulai gundul 0,9 G32 Daun tidak lagi berwarna hijau dan buram 0,2
Nilai belief pembobotan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Tabel Nilai Belief Tingkat Serangan Bobot Tidak ada serangan 0 Sangat ringan 0,1 - 0,2 Ringan 0,3 - 0,4 Sedang 0,5 - 0,6 Berbahaya 0,7 - 0,8 Sangat berbahaya 0,9 – 1
Data gejala pada tiap-tiap hama dapat dilihat pada Tabel 4.
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Tabel 4 Gejala-Gejala pada Hama Hama Gejala Lalat Buah (H01) • Buah menjadi busuk dan lunak (G01)
• Buah sering berguguran (G02)
• Kulit luar buah terdapat lubang kecil sehingga kulit buah tidak mulus (G20)
• Buah menjadi kecoklatan (G09)
• Pada biji buah terdapat bintik-bintik berwarna kehitaman (G11)
• Buah mengering (G16)
• Rasa buah tidak manis (G06)
Lalat Daun (H02)
• Daun terlihat ada seperti serbuk putih (G03) • Daun memiliki bercak berwarna hitam  (G24)
• Daun mengering (G18)
• Daun berwarna coklat seperti terbakar (G12)
• Bunga menjadi layu (G10)
• Bunga gugur sebelum menjadi putik (G17) Walang Sangit
(H03) • Daun mengering (G18)
• Pada daun terdapat kutil-kutil menggembung (G14)
• Daun terlihat berlubang-lubang dan keriting (G04)
• Pada biji buah terdapat bintik-bintik berwarna kehitaman (G11)
• Bunga menjadi layu (G10)
• Permukaan daun berubah menjadi warna kuning (G05)
• Pada dahan terlihat berlubang (G13) Tungau (H04) • Pada permukaan daun terdapat benang-benang halus seperti sarang laba-laba (G21) • Daun terlihat berlubang-lubang dan keriting (G04)
• Pada daun terdapat kutil-kutil menggembung (G14)
• Pada batang terdapat benang-benang halus seperti sarang laba-laba (G22)
• Pada dahan terlihat berlubang (G13) Jamur (H05) • Permukaan daun terasa lembab (G23) • Daun memiliki bercak berwarna hitam (G24)
• Kulit batang terlihat terkelupas (G25)
• Pucuk daun menjadi kecil dan keriput (G26)
• Buah menjadi kerdil (G27)
• Tanaman menjadi layu (G19)
• Pertumbuhan tanaman terhambat (G15)
• Buah mengeluarkan cairan/lendir (G28) Kutu Putih (H06)
• Tanaman sudah mulai gundul (G31)
• Kulit batang terlihat terkelupas (G25)
• Pucuk daun menjadi kecil dan keriput (G26)
• Daun terlihat ada seperti serbuk putih (G03)
• Pada batang terlihat ada seperti serbuk putih (G29)
• Daun mengkerut (G30)
• Buah menjadi kerdil (G27)
Ulat Buah (H07)
• Buah menjadi busuk dan lunak (G01)
• Buah sering berguguran (G02)
• Buah menjadi kecoklatan (G09)
• Buah mengering (G16)
Ulat Daun (H08)
• Daun menggulung (G07)
• Daun tidak lagi berwarna hijau dan buram (G32)
• Daun menjadi rusak karena digerogoti (G08)
Uret (H09)
• Tanaman menjadi layu (G19)
• Pertumbuhan tanaman terhambat (G15)
• Tanaman sudah mulai gundul (G31)
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Selanjutnya solusi yang dibutuhkan dalam penanganan serangan hama dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Solusi Penanganan Hama Kode Solusi H01 • Membungkus  buah  yang  masih  ada  di  pohon  dengan  plastik  sewaktu  masih  pecah bunga.
• Melakukan penyemprotan pestisida seperti Petrogenol, Alika.
• Membuat  perangkap  dari  botol  bekas  untuk  memancing  dan  menangkap  lalat  buah masuk yang berisi cairan Metil Eugenol.
• Memasang perangkap menggunakan lem. H02 • Melakukan  penyemprotan  insektisida  pada  daun  muda  seperti  Decis,  Agrimec,  dan Alfamex.
• Membuat  perangkap  dari  botol  bekas  untuk  memancing  dan  menangkap  lalat  buah masuk yang berisi cairan Metil Eugenol.
• Memasang perangkap menggunakan lem. H03 • Melakukan penyemprotan insektisida kontak seperti Matador dan Natural BVR.
• Membersihkan  tanaman  dari  rumput-rumput  liar  dan  gulma  serta  melakukan penyiangan.
H04 • Melakukan penyemprotan Akarisida yang berbahan aktif dengan menambahkan pupuk daun seperti, Karbosulfan, Dikofol dan Permetrin.
• Melakukan penyemprotan insektisida nabati seperti bawang putih dicampurkan dengan deterjen.
H05 • Memotong  daun  tanaman  yang  terserang  atau  terinfeksi,  kemudian  dibuang  dan dibakar.
• Memindahkan tanaman ke tempat yang lain agar tidak menyebar.
• Melakukan  penyemprotan fungisida  pada  permukaan  daun  seperti  Anvil,  Bendas  dan Alto.
H06 • Membersihkan  tanaman  dari  rumput-rumput  liar  dan  gulma  serta  melakukan penyiangan.
• Melakukan penyemprotan insektisida nabati seperti bawang putih dicampurkan dengan deterjen.
• Memotong  daun  tanaman  yang  terserang  atau  terinfeksi,  kemudian  dibuang  dan dibakar.
H07 • Membungkus  buah  yang  masih  ada  di  pohon  dengan  plastik  sewaktu  masih  pecah bunga.
• Melakukan penyemprotan pestisida seperti Petrogenol, Alika.
H08 • Melakukan  penyemprotan  insektisida  pada  daun  muda  seperti  Decis,  Agrimec,  dan Alfamex.
• Membersihkan  tanaman  dari  rumput-rumput  liar  dan  gulma  serta  melakukan penyiangan.
H09 • Diganti dengan menggunakan bibit kualitas yang baik.
• Mencabut dan memusnahkan tanaman yang terinfeksi dan menggantinya dengan bibit yang baru.
• Menjaga kelembaban tanah agar tidak terlalu basah.
• Melakukan  penyemprotan fungisida  pada  permukaan  daun  seperti  Anvil,  Bendas  dan Alto.
Pendekatan  basis  pengetahuan  yang  digunakan  adalah  penalaran  berbasis  aturan  ( rule-based reasoning )  yang  dibangun  berdasarkan  fakta-fakta  diturunkan  dalam  bentuk  aturan-aturan  sebagai penjelasan  tentang  langkah-langkah  pencapaian  solusi.  Tabel  6  merupakan  data  gejala  yang diakibatkan oleh hama yang dibentuk menjadi rule .
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer

## Tabel 6 Fakta dan Aturan
Rule Gejala Rule Hama H01 H02 H03 H04 H05 H06 H07 H08 H09 G01   G02   G03   G04   G05  G06  G07  G08  G09   G10   G11   G12  G13   G14   G15   G16   G17  G18   G19  G20  G21  G22  G23  G24   G25   G26   G27   G28  G29  G30  G31   G32 
Berdasarkan rule di atas maka dapat dibuat mesin inferensinya, sebagaimana pada Tabel 7.
Tabel 7 Mesin Inferensi Aturan Inferensi R1 IF G1 and G2 and G20 and G9 and G11 and G16 and G6 THEN H01
R2 IF G3 and G24 and G18 and G12 and G10 and G17 THEN H02 R3 IF G18 and G14 and G4 and G11 and G10 and G5 and G13 THEN H03 R4 IF G21 and G4 and G14 and G22 and G13 THEN H04
R5 IF G23 and G24 and G25 and G26 and G27 and G19 and G15 and G28 THEN
H05
R6 IF G31 and G25 and G26 and G3 and G29 and G30 and G27 THEN H06 R7 IF G1 and G2 and G9 and G16 THEN H07 R8 IF G7 and G32 and G8 THEN H08 R9 IF G19 and G15 and G31 THEN H09
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer

## Analisa Metode Dempster-Shafer
Diasumsikan  bahwa  gejala  yang  diambil  merupakan  gejala  tanaman  jambu  madu  dari  seorang user yang diinputkan kedalam sistem pakar. Berikut adalah gejala yang sudah dipilih serta kode-kode hama yang berhubungan dengan gejala yang dipilih, yaitu : a. Gejala 1 yang dipilih : Buah menjadi busuk dan lunak (G01), terjadi pada hama lalat buah (H01), ulat buah (H07).
b. Gejala  2  yang  dipilih  :  Buah  sering  berguguran  (G02),  terjadi  pada  hama  lalat buah  (H01),  ulat buah (H07).
c. Gejala 3 yang dipilih : Buah menjadi kecoklatan (G09), terjadi pada hama lalat buah (H01), ulat buah (H07).
d. Gejala  4  yang  dipilih  :  Buah  mengering  (G16),  terjadi  pada  hama  lalat  buah  (H01),  ulat  buah (H07).
Berdasarkan gejala-gejala yang sudah dipilih tersebut maka dapat dihitung :
1. Menentukan nilai densitas awal atau mass fuction (m) yang terdiri dari nilai belief dan plausibility gejala 1 dan gejala 2.
 Gejala 1 : Buah menjadi busuk dan lunak (G01)
Berdasarkan Tabel 2 gejala G01 mempunyai nilai belief 0,9, diperoleh Bel ( X ) = 0,9 dan m 1 {H01, H07} = 0,9 Berdasarkan persamaan (1) diperoleh Pls ( X ) = 1 – 0,9  = 0,1
 Gejala 2 : Buah sering berguguran (G02)
Berdasarkan Tabel 2 gejala G02 mempunyai nilai belief 0,8,  diperoleh Bel ( Y ) = 0,8 dan m 2 {H01, H07} = 0,8 Berdasarkan persamaan (1) diperoleh Pls ( Y ) = 1 – 0,8 = 0,2 2. Menentukan nilai densitas baru atau mass fuction ( m ).
Berdasarkan  penentuan  densitas  awal  pada  gejala  1  dan  2,  maka  diperoleh  nilai  densitas  baru dengan  membuat Tabel  aturan  kombinasi  terlebih  dahulu. Kemudian  kombinasi yang  dihasilkan akan digunakan pada saat menunjukkan adanya gejala baru yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Aturan Kombinasi Untuk m 3 m 2 ( Y ) {H01, H07} 0,8 θ 0,2 m 1 ( X ) {H01, H07}     0,9 {H01, H07} 0,72 {H01, H07} 0,18 θ                       0,1 {H01, H07} 0,08 θ 0,02
Berdasarkan persamaan (2) dan Tabel 8, diperoleh :
a. m 3 {H01, H07} = 0,72+0,008+0,18
1−0 = 0,98
b. m 3 {θ} = 0,02 1−0 = 0,02
3. Menentukan nilai densitas awal atau mass fuction ( m ) yang terdiri dari nilai belief dan plausibility pada gejala 3.
 Gejala 3 : Buah menjadi kecoklatan (G09) Berdasarkan Tabel 2 gejala G09 mempunyai nilai belief 0,8, diperoleh Bel ( X ) = 0,8 dan m 4 {H03} = 0,8 Berdasarkan persamaan (1) diperoleh Pls ( X ) = 1 – 0,8 = 0,2 4. Menentukan nilai densitas baru atau mass fuction ( m ).
Berdasarkan  penentuan  densitas  awal  pada  gejala  3,  maka  dapat  diperoleh  nilai  densitas  baru dengan membuat tabel aturan kombinasi sebagaimana pada Tabel 9.
Tabel 9 Aturan Kombinasi Untuk m 5 m 4 ( Y ) {H01, H07} 0,8 θ 0,2 m 3 ( X ) {H01, H07}     0,98 {H01, H07} 0,784 {H01, H07} 0,196 θ                       0,02 {H01, H07} 0,016 θ 0,05452
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Berdasarkan persamaan (2) dan Tabel 9, diperoleh :
a. m 5 {H01, H07} = 0,784+0,016+0,196
1−0 = 0,996
b. m 5 {θ} = 0,004 1−0 = 0,004
5. Menentukan nilai densitas awal atau mass fuction ( m ) yang terdiri dari nilai belief dan plausibility pada gejala 4.
 Gejala 4 : Buah mengering (G16)
Berdasarkan Tabel 2 gejala G16 mempunyai nilai belief 0,7, diperoleh Bel ( Y ) = 0,7 dan m 6 {H01} = 0,7 Berdasarkan persamaan (1) diperoleh Pls ( Y ) = 1 – 0,7 = 0,3 6. Menentukan nilai densitas baru atau mass fuction ( m ).
Berdasarkan  penentuan  densitas  awal  pada  gejala  4,  maka  dapat  diperoleh  nilai  densitas  baru dengan membuat tabel aturan kombinasi sebagaimana pada Tabel 10.
Tabel 10 Aturan Kombinasi Untuk m 7 m 6 ( Y ) {H01, H07} 0,8 θ 0,2 m 5 ( X ) {H01, H07} 0,996 {H01, H07} 0,6972 {H01, H07} 0,2988 θ 0,004 {H01, H07} 0,0028 θ 0,0012
Berdasarkan persamaan (4) dan Tabel 4.10, diperoleh :
a. m 7 {H01, H07} = 0,6972+0,0028+0,2988 1−0 = 0,9988
b. m 7 {θ} = 0,0012 1−0 = 0,0012
Berdasarkan hasil akhir di atas dapat disimpulkan bahwa hama yang menyerang tanaman jambu madu tersebut  adalah  (H01,  H07)  (Lalat  Buah,  Ulat  Buah)  dengan  tingkat  keyakinan  paling  besar  yaitu 0,9988 dalam persentase menjadi 99,88%.

## 4.2 Desain Sistem

## Use Case Diagram
Terdapat  dua  aktor,  yaitu  admin  dan user yang  masing-masing  memiliki  tugas  sendiri . Use case diagram dapat dilihat pada Gambar 1.
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
Gambar 1 Use case diagram

## Class Diagram
Pada  sistem  ini terdapat  lima  kelas,  yaitu  kelas  gejala,  basis  aturan,  hama, user dan diagnosa , yang dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Class diagram

## 4.3 Implementasi Sistem
Pembuatan  sistem  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  HTML serta  MariaDB  sebagai database . Hasil implementasi adalah sebagai berikut :
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
 Halaman Login dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Halaman login
 Halaman Utama Admin dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Halaman utama admin
 Halaman Hama dapat dilihat pada Gambar 5.
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
 Halaman Gejala dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman penilaian proposal
 Halaman Basis Pengetahuan dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman perhitungan
 Halaman Diagnosa Hama dapat dilihat pada Gambar 8.
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
 Halaman Hasil Diagnosa dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman hasil diagnosa

## 5 KESIMPULAN
Pada  penelitian  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  hama  tanaman  jambu  madu  telah  berhasil dibangun dengan menerapkan metode Dempster-Shafer yang dapat memberikan informasi jenis hama, persentase  tingkat  keyakinan  dan  solusi  penanganannya.  Hasil  dari  pengujian  dengan  9  jenis  hama dan  32 jenis  gejala  menunjukkan  bahwa hama  yang  menyerang  tanaman jambu  madu    adalah  hama Lalat  Buah  (H01)  dan  hama  Ulat  Buah  (H07)  dengan  tingkat  keyakinan  sebesar  99,88%.  Adapun solusi  penanganannya  adalah  membungkus  buah  yang  masih  ada  di  pohon  dengan  plastik  sewaktu masih pecah bunga, melakukan penyemprotan pestisida (Petrogenol, Alika), membuat perangkap dari botol bekas untuk memancing dan menangkap lalat buah masuk yang berisi cairan Metil Eugenol, dan memasang perangkap menggunakan lem.

## REFERENSI
[1] S.  Samsudin,  “Sistem  Pakar  Pengidentifikasian  Penyakit  Tanaman  Kecipir  Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” Sistemasi , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2013.
[2] Armansyah  and  D.  Y.  Prasetyo,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Jagung  Berbasis  Web  (Studi  Kasus :  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura  Kab  Inhil),” Sistemasi , vol. 5, no. 3, pp. 1–7, 2016.
[3] U.  Siti  Hawa,  Abdullah,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Kakao Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  (Studi  Kasus  Dinas  Perkebunan  Indragiri  Hilir),” Sistemasi , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2015.
[4] F. D. Saputra and H. Mustafidah, “Sistem Pakar Menentukan Tingkat Kecocokan Lahan Untuk Tanaman Jati Menggunakan Metode Forward Chaining (The Expert System Determine About Fitting Grade Of The Field For Tectonic Grandis By Forward Chaining Methode),” Juita , vol. 4, no. 1, pp. 37–47, 2016.
[5] M. R. Ritonga, S. Solikhun, M. R. Lubis, and A. P. Windarto, “Sistem Pakar Diagnosa Gejala Awal  Penyakit  Akibat  Virus  Pada  Anak  Berbasis  Mobile  Dengan  Forward  Chaining,” InfoTekJar , vol. 2, no. 2, pp. 140–145, 2018.
[6] O.  Maliki  and  F.  Dangkua,  “Sistem  Pakar  Tipe  Perumahan  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” J. Informatika Upgris , vol. 4, no. 2, pp. 150–157, 2019.
[7] F.  F.  C.  Triara  Puspitasari,  Boko  Susillo,  “Implementasi  Metode  Dempster-Shafer  dalam Sistem  Pakar  Diagnosa  Anak  Tunagrahita  Berbasis  Web,” Rekursif ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–13, 2016.
[8] N.  S.  B.  Sembiring  and  M.  D.  Sinaga,  “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  Untuk Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Treponema Pallidum,” CSRID J. , vol. 9, no. 3, pp. 180–189, 2017.
Sukamto, Sistem Pakar Diagnosa Hama Tanaman Jambu Madu Menggunakan Metode Dempster-Shafer
[9] R.  Satria  and  H.  Mustafidah,  “Penentuan  Minat  Pada  Program  Studi  Teknik  Informatika Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Teori Dempster-Shafer,” Juita , vol. 3, no. 2, pp. 77–83, 2014.
[10] M. Iqbal and H. Aprilianto, “Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor Vespa Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Android,” J. Progresif , vol. 13, no. 1, pp. 1615 – 1622, 2017.
[11] E. Lestari and E. U. Artha, “Sistem Pakar dengan Metode Dempster Shafer untuk Diagnosis Gangguan  Layanan  INDIHOME  di  PT  TELKOM  Magelang,” Khazanah  Informatika  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 16–24, 2017.
[12] M. Widyaningsih and R. Gunadi, “Dempster Shafer untuk Sistem Diagnosa Gejala Penyakit Kulit pada Kucing,” J. Saintekom , vol. 7, no. 1, pp. 81–94, 2017.
[13] M.  Handayani  and  Taufiq,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Semangka Menggunakan Metode Dempster Shafer Berbasis Web,” J. Progresif , vol. 13, no. 2, pp. 1727– 1734, 2017.
[14] D.  Prasetyo,  N.  Hidayat,  and  T.  Afirianto,  “Sistem  Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Melon Menggunakan  Metode  Dempster-Shafer,” J.  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, pp. 4532–4538, 2018.
[15] E.  G.  Wahyuni  and  W.  Prijodiprojo,  “Prototype  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Tingkat Resiko  Penyakit  Jantung  Koroner  dengan  Metode  Dempster-Shafer  (Studi  Kasus:  RS.  PKU Muhammadiyah Yogyakarta),” IJCCS , vol. 7, no. 2, pp. 133–144, 2013.