## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web
Hendrawan * , Abdul Haris, Errissya Rasywir, Yovi Pratama
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1,* hendrawan.stikom@gmail.com, 2 abdulharris@stikom-db.ac.id, 3 errissya.rasywir@gmail.com,
4 yovi.pratama@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hendrawan.stikom@gmail.com
Abstrak –Tanaman  karet  dapat  terserang  berbagai  penyakit  yang  bersumber  dari  jamur,  hama,  hewan  bahkan  sel  kanker. Diperlukan suatu metode  yang mampu mendiagnosis  penyakit  karet  untuk  dapat  diharapkan dapat membantu  petani  dalam mendeteksi  gejala  lebih  dini  sehingga  produktivitas  hasil  perkebunan  karet  dapat  tercapai  meningkat.    Penelitian  ini mengembangkan  analisis hasil  diagnosis  penyakit tanaman  karet  dengan menggunakan metode Mamdany  Fuzzy.  Pemilihan metode ini  berangkat dari  penelitian  fuzzy mamdany  yang menyatakan  bahwa metode fuzzy  mamdany mampu menyerupai cara  kerja  otak manusia  secara intuitif.  Dengan implementasi  pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani, pekerjaan mendiagnosis penyakit tanaman karet dapat dilakukan secara lebih ototmatis. Dengan 33 data parameter sympthon gejala penyakit tanaman karet dan 14 kelas diagnosis penyakit karet yang diujikan dengan menggunakan algoritma Mamdany Fuzzy, diperoleh hasil akurasi sebesar 81.74%, nilai 5-cross validation sebesar 80.93% dan nilai  10-cross  validation  sebesar  82.30%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  penerapan  algoritma  fuzzy  mamdani  menghasilkan akurasi yang baik dalam melakukan diagnosis tanaman karet.
Kata Kunci : Fuzzy, Mamdani, Evaluasi, Diagnosis, Sistem.
Abstract –Rubber plants can be attacked by various diseases originating from fungi, pests, animals and even cancer cells. A method that is able to diagnose rubber disease is needed so that it is hoped that it can help farmers detect symptoms early so that the productivity of rubber  plantations can increase.  This  study  developed  an analysis  of  the results of the  diagnosis of rubber plant disease using the Mamdany Fuzzy method. The choice of this method departs from the fuzzy mamdany research which  states  that  the  fuzzy  mamdany  method  is  able  to  resemble  the  workings  of  the  human  brain  intuitively.  With  the implementation of the Expert System for Diagnosis of Disease in Rubber Plants with the Fuzzy Mamdani Algorithm, the work of diagnosing rubber plant diseases can be done more automatically. With 33 sympthon parameter data for rubber plant disease symptoms  and  14  classes  of  rubber  disease  diagnosis  tested  using  the  Mamdany  Fuzzy  algorithm,  the  results  obtained  an accuracy of 81.74%, a value of 5-cross validation of 80.93% and a value of 10-cross validation of 82.30%. This shows that the application of the fuzzy mamdani algorithm produces good accuracy in diagnosing rubber plants.
Keywords: Fuzzy, Mamdani, Evaluation, Diagnosis, System.

## 1. PENDAHULUAN
Produksi tumbuhan karet  merupakan  salah  satu  tumbuhan yang  menjadi  andalan  komoditas  di  Provinsi Jambi. Dari hasil observasi yang dilakukan pada penelitian ini perlu dilakukan upaya untuk meningkatan produksi dari getah  karet  sebagai  produk  unggulan  penggerak  ekonomi  provinsi Jambi.  Namun,  tumbuhan  karet  juga  rentan dapat diserang berbagai penyakit. Beberapa penyakit yang biasa dapat menyerang tanaman karet  antara lain yang berasal dari jamur, hama, binatang bahkan sel kanker [1]. Penyakit-penyakit tersebut dapat menyebabkan kerugian dalam industri  perkebunan  karet  [1].  Keterbatasan pengetahuan  petani  karet mengenai  gejala  yang  ditimbulkan pada penyakit tumbuhan karet dapat menyebabkan produksi  getah karet menurun  [5]. Seorang ahli perkebunan mampu mendiagnosis jenis penyakit tumbuhan karet, namun dibutuhkan usaha untuk menggunakan jasa seorang pakar pertanian  dalam melakukan  diagnosis  gejala penyakit  karet.  Di  indonesia  perkembangan tumbuhan  karet sangat pesat mengingat indonesia merupakan negara agraris dan telah menjadi sektor ekonomi utama.
Terdapat banyak rumah tangga, industri, mainan serta otomatif yang menggunakan bahan baku karet seperti ban  kendaraan,  alat  dapur,  furnitur,  aksesoris,  produk  tas  dan  sepatu  dari  karet  sintetis  [2],  [3],  bantalan  karet pelindung  serta  mainan  anak.  Di  samping  itu,  pohon  karet  mempunyai  kelebihan  yakni  mampu  menyerap  gas buangan dan menghasilkan jumlah  oksigen yang jauh lebih maksimal dibanding tumbuhan lainnya [4].
Penelitian  sebelumnya  yang  melakukan  diagnosis  penyakit  tumbuhan  antara  lain  menggunakan  metode Dempster  Shafer ,  metode Certainty  factor maupun forward  chaining [9],  [10].  Namun,  penelitian  yang mengembangkan metode diagnosis penyakit tumbuhan masih sangat sedikit jumlahnya. Sehingga, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai diagnosis penyakit tumbuhan karet dengan berbagai metode lainnya.  Untuk itu dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  mampu  menggantikan  keahlian  seorang  pakar  pertanian  dalam  melakukan diagnosis penyakit karet.
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  Mamdany  Fuzzy.  Pemilihan  metode  tersebut  berangkat  dari penelitian mengenai mamdany fuzzy yang menyatakan bahwa metode mamdany fuzzy mampu menyerupai cara kerja otak manusia [11], [12] yang bersifat intuitif. Penelitian ini menggunakan data penyakit tumbuhan karet dari Dinas Perkebunan provinsi Jambi yang terletak di Kota Jambi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521

## 2. METODOLOTI PENELITIAN
Pada gambar 1 berikut ini ditampilkan bagan langkah metode penelitian sistem pakar diagnosis penyakit tanaman karet dengan metode Fuzzy Mamdani berbasis web.
Gambar 1. Bagan Langkah Metode Penelitian Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web.
Pada gambar  1  di  atas ditampilkan  langkah  metode penelitian  sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman karet  dengan  metode  fuzzy  mamdani  berbasis  website.  Pada  arsitektur  penelitian  ini  kami  memulai  penelitian dengan  memulai  kegiatan  analisis  sistem  diagnosis  penyakit  tanaman  karet.  Selanjutnya,  kami  menganalisis penerapan  metode  Fuzzy  Mamdani  pada  sistem  diagnosis  penyakit  tanaman  karet  yang  kami  bangun.  Kami gunakan parameter diagnosis penyakit tanaman karet dengan dipadukan dengan algoritma Fuzzy Mamdani serta parameter  apa  saja  untuk membobotkan  gejala. Jika  perhitungan algoritma  penyakit  tanaman  karet  telah tepat, selanjutnya  diterapkan  dengan  proses  pembangunan  aplikasi  sistema  diagnosis  penyakit  tanaman  karet. Selanjutnya, dari sistema yang dibangun dilakukan evaluasi pengujian untuk didapatkan keakuratan sistem.

## 2.1 Analisis Sistem Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet
Seperti kebanyakan tumbuhan perkebunan, karet dapat diserang berbagai penyakit yang berasal dari jamur, hama, binatang  bahkan  sel  kanker    [1].  Penyakit-penyakit  tersebut  dapat  menyebabkan  kerugian  dalam  industri perkebunan  karet.    Namun,  keterbatasan  pengetahuan  petani  karet  mengenai  gejala  yang  ditimbulkan  pada penyakit  tumbuhan  karet  dapat  menyebabkan  produksi  getah  karet  menurun  [1].  Karet  ( Hevea  Brasiliensis ) merupakan tumbuhan industri dengan bentuk pohon batang yang lurus dan mulai dibudidayakan pada tahun 1601 [6]. Getah karet dihasilkan oleh pohon karet ini berwarna putih dan berbentuk cairan [1], [7].
Cara pengambilan getah karet adalah dengan cara disadap. Banyak produk yang menggunakan bahan baku karet  seperti  ban  kendaraan,  alat-alat  rumah  tangga,  produk fashion seperti  tas  dan  sepatu  dari  karet  sintetis, bantalan karet pelindung serta mainan anak [1], [5]. Selain itu, pohon karet mempunyai kelebihan yakni mampu menyerap gas buangan dan menghasilkan jumlah oksigen yang jauh lebih maksimal dibanding tumbuhan lainnya [5], [8].
Sampai  saat  ini  produksi  karet  masih  menjadi  andalan  komoditas  di  provinsi  Jambi.  Sehingga,  perlu dilakukan  upaya  peningkatan  produksi  dari  getah  karet  sebagai  produk  unggulan  penggerak  ekonomi  provinsi Jambi. Seorang ahli atau pakar pertanian dan perkebunan mampu mendiagnosis jenis penyakit tumbuhan karet. Tapi membutuhkan effort yang lebih untuk menggunakan jasa seorang pakar pertanian dalam melakukan diagnosis gejala  penyakit  disetiap  kegiatan  produksi  getah  karet.  Data  penyakit  tumbuhan  karet  disimpan  sebagai pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dihasilkan  metode  mamdany  fuzzy  dan  digunakan  untuk  proses  pengujian diagnosis penyakit tumbuhan karet .
(a) (b)
Gambar 2. (a) Penyakit Jamur Akar Putih Pada Tumbuhan Karet (b) Penyakit Kanker Kulit Pada Tumbuhan Karet.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521

## 2.2 Analisis Penerapan Metode Fuzzy Mamdani.
Metode Mamdani ditemukan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Mamdany Fuzzy ini merupakan metode yang paling populer digunakan dalam aplikasi fuzzy [13]. Metode Fuzzy Mamdani merupakan salah satu bagian dari Fuzzy Inference System . Metode ini menggunakan output yang ditentukan menggunakan metode MIN yang aturannya  diinterferensikan  menggunakan  metode  MAX  [10],  [11].    Sehingga  metode  Mamdani  juga  dikenal dengan metode MIN-MAX.
Namun,  metode  Mamdani  bukan  hanya  proses  pembatasan    nilai  MIN-MAX.  Metode  mamdany  juga menggunakan metode penjumlahan ( sum ) untuk memperoleh solusi himpunan fuzzy terhadap semua output daerah fuzzy.  Selain  itu,  Metode  mamdany  fuzzy  menggunakan  metode  probabilistik  “OR”  atau  “disjungsi”  untuk memperoleh  solusi  himpunan  fuzzy  dengan  cara  melakukan  perkalian  pada  semua  output  daerah  fuzzy[12]. Algoritma ini berguna untuk penarikan kesimpulan atau suatu keputusan terbaik dalam permasalahan yang tidak pasti [12]. Dalam penelitian ini,  digunakan metode Mamdany Fuzzy. Pemilihan metode tersebut berangkat dari penelitian mengenai mamdany fuzzy yang menyatakan bahwa metode mamdany fuzzy mampu menyerupai cara kerja otak manusia yang bersifat intuitif.

## 2.3 Analisis Penerapan Algoritma Mamdany Fuzzy pada Sistem Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet
Nilai yang digunakan untuk melakukan perhitungan dengan algoritma fuzzy untuk tanaman karet. Setiap variabel gejala penyakit pada tanaman karet, terdapat beberapa variabel lagi yang menyatakan tingkatan  dari gejala yang dialami oleh tanaman karet.
Kemudian,  setiap  tingkatan  nilai  keparahan  gejala,  kami  berikan  rentang  nilai.  Berikut  ini  adalah  data perentangan nilai yang kami gunakan untuk penerapan algoritma mamdany fuzzy pada sistem diagnosis penyakit tumbuhan karet:
Gambar 3. Bagan Langkah Metode Penelitian Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web.
Berikut ini adalah pengkondisian rentang semesta pada gejala penyakit tanaman karet  (Rentang Semesta 0-25):
µ Rendah [Gejala]  { 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 5;  (5-x )/(5-10)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 ≤ 𝑥 ≥ 10 ; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 5} µ Sedang [Gejala] {  0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 10;  (x-5 )/(10-5)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 5 ≤ 𝑥 ≤ 10 ; (15-x )/(15-5)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 10 ≤ 𝑥 ≤ 15 ; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 15} µ Tinggi [Gejala] { 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 15; (x-10 )/(15-10)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 15 ≤ 𝑥 ≤ 25 ; 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 ≥ 25}
Pengkondisian Rentang Semesta pada Gejala Penyakit Tanaman Karet  (Rentang 0-60):
µ Rendah [Gejala] { 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 5 ; (5-x )/(5-10)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 0 ≤ 𝑥 ≥ 10; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 5} µ Sedang [Gejala] {  0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 10; (x-5 )/(10-5)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 5 ≤ 𝑥 ≤ 10; (15-x )/(15-5)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 10 ≤ 𝑥 ≤ 15; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 15} µ Tinggi [Gejala] { 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 15; (x-10 )/(15-10)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 15 ≤ 𝑥 ≤ 25; 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 ≥ 25}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
Dari rentang yang ditampilkan dengan kondisi rentang semesta pada gejala penyakit tanaman karet dengan nilai 0-25 dan 0-60. Terdapat beberapa instruksi yang dijalankan dalam algoritma fuzzy mamdani, jika kondisi tersebut dapat terpenuhi. Pengkondisian Rentang Semesta pada Gejala Penyakit Tanaman Karet  (Rentang 0-70):
µ Rendah [Gejala]  { 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 20 ; (40-x )/(40-20)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 20 ≤ 𝑥 ≥ 40; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 40} µ Sedang [Gejala] {0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 40; (x-20 )/(40-20)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 20 ≤ 𝑥 ≤ 40;  (60-x )/(60-40)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 40 ≤ 𝑥 ≤ 60; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 40} µ Tinggi [Gejala] { 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 30;  (x-60 )/(60-40)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 40 ≤ 𝑥 ≤ 60; 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 ≥ 60}
Dari rentang yang ditampilkan kondisi rentang semesta pada gejala penyakit tanaman karet dengan nilai rentang 0-70 dan 0-80. Terdapat beberapa instruksi seperti 1, 40−x 40−20 , 0, x−20 40−20 dan 60−x 60−40 yang dijalankan dalam algoritma fuzzy  mamdani,  jika  kondisi  tersebut  dapat  terpenuhi.  Pengkondisian  Rentang  Semesta  pada  Gejala  Penyakit Tanaman Karet  (Rentang 0-90):
µ Rendah [Gejala] { 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 10; (40-x )/(40-20) , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 10 ≤ 𝑥 ≥ 40; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≥ 40} µ Sedang [Gejala] {0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 40 atau 𝑥 ≥ 70; (x-10 )/(40-10)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 20 ≤ 𝑥 ≤ 40; (70-x )/(70-40)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 40 ≤ 𝑥 ≤ 70; 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 40} µ Tinggi [Gejala] { 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑥 ≤ 30;  (x-40 )/(70-40)  , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 40 ≤ 𝑥 ≤ 70; 1, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 ≥ 70}

## 2.4 Implementasi pada Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet
Pada  tahap  ini,  kami  menerapkan  proses  perhitungan  algoritma  Fuzzy  Mamdani  pada  data  tanaman karet  yang telah kami peroleh sebanyak 191 data penyakit tanaman Karet.
Tabel 1. Gejala atau Sympton Penciri Penyakit Pada Tanaman Karet.
Kode   Parameter
V1 Warna pada daun menjadi hijau kusam dan kaku V2 Terdapat  jamur berwarna  putih menyelimuti  permukaan  akar
V3 Akar tanaman membusuk
V4 Badan buah berwarna orange dengan tepi berwarna kuning muda atau keputihan.
V5 Terdapat bercak berwarna putih seperti tepung di permukaan bawah daun
V6 Daun berwarna hitam V7 Terdapat bercak transparan pada daun tua V8 Daun mati dan akhirnya gugur
V9 Daun terlihat lemas V10 Bercak hitam pada tulang daun
V11 Daun menguning atau kecoklatan
V12 Daun mengering dan berlubang
V13 Kulit batang menjadi membusuk
V14 Permukaan kulit batang pecah-pecah
V15 Adanya bercak coklat kehitaman pada batang V16 Adanya bercak basah
V17 Terdapat sebara seperti sarang laba-laba melekat pada permukaan daun
V18 Kulit yang terserang terdapat selaput (mielia jamur) tebal
V19 Cabang atau ranting yang terserang mati
V20 Adanya bercak-bercak hitam pada bidang sadap
V21 Bercak hitam menyatu membentuk garis vertikal di atas alur sadap
V22 Serangan berat mengakibatkan kulit berbenjol-benjol
V23 Adanya bercak-bercak putih kelabu sejajar dengan alur sadap
V24 Terdapatnya bagian-bagian alur sadap yang tidak mengeluarkan lateks
V25 Lateks menjadi encer dan kadar karet kering
V26 Bagian karet yang kering akan berubah warnanya menjadi coklat
V27 Alur sadap kering dan pecah-pecah hingga mengelupas
V28 Terdapat lubang gerek pada batang atau cabang disertai tepung bekas herakan
V29 Terdapat jalur rayap disekitar batang atau ranting
V30 Bagian tanaman yang di serang berlubang-lubang dan keropos
V31 Perakaran hancur
V32 Timbulnya cendawan jelaga pada permukaan tanaman yang terserang kutu V33 Ditemukan adanya larva

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521

## 2.5 Analisis Pengujian Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet Metode Fuzzy Mamdani.
Pada  bagian  ini,  kami  melakukan  pengujian  terhadap  penerapan  algoritma  Fuzzy  Mamdani  uuntuk  diagnosis tanaman karet. Evaluasi pengujian disimpan menggunakan akurasi di mana nilai akurasi adalah hasil perbandingan diagnosis  pakar  manusia  dibanding  dengan  diagnosis  metode.  Tujuan  dari  penelitian  ini  diharapkan  diagnosis penyakit tumbuhan karet dapat dilakukan secara otomatis untuk membantu perekonomian hasil kebun petani di Jambi, kemudian mengetahui evaluasi hasil diagnosis pakar manusia dibanding dengan diagnosis dengan metode, serta mengetahui hasil penerapan metode Mamdany Fuzzy pada penyakit tumbuhan karet. Untuk mencapai tujuan tersebut kami melakukan analisis hasil Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  akan  dianalisa  desain  pembangunan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  karet  dengan metode  Fuzzy  Mamdani  berbasis  web.  Berikut  ini  adalah  salah  satu  diagram  desain  yang  dirancang  untuk pemodelan sistem pakar diagnosis penyakit tanaman karet dengan Metode Fuzzy Mamdani berbasis web.
Gambar 4. Usecase Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web.
Pada gambar 4 ditampilkan usecase sistem pakar diagnosis penyakit tanaman karet dengan metode fuzzy mamdani berbasis web. Kegiatan yang bisa dilakukan oleh admin dan pengguna sistem diagnosis tanaman pakar antara lain adalah mengolah data admin, mengolah data  user, mengolah data gejala penyakit karet, mengolah data diagnosis penyakit karet (fuzzy based), menginputkan data gejala penyakit karet, melihat hasil diagnosis penyakit karet, melakukan login dan logout .

## 3.1 Sistem Pakar Diagnosis Tanaman Karet Berbasis Mamdany Fuzzy
Berikut merupakan tampilan website sistem pakar.
(a) (b)
Gambar 5. (a)Tampilan Home Halaman 1 pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Tampilan Home Halaman 2 Penyakit Kanker Kulit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
Gambar 6. (a) Tampilan Morfologi pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani (b) Menu informasi Penyakit pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Gambar 7. (a) Tampilan Pendaftaran Akun pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Tampilan Halaman Login pada Sistem Pakar Pada Diagnosis Penyakit Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Gambar 8. (a) Tampilan Menu Unutk Diagnosis pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Tampilan Informasi  Data Diagnosis pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
Gambar 9 . (a) Tampilan Menu Konsultasi  Data Gejala pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Tampilan Data Konsultasi  Pengguna pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Gambar 10. Tampilan Hasil Diagnosis pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Gambar 11. Tampilan Hasil Perhitungan Diagnosis pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Tampilan Histori Diagnosis Diagnosis Penyakit pada Sistem Pakar Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Tabel 2. Tampilan Kode Variabel dan Kategori  pada Sistem Pakar Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma
Fuzzy Mamdani. No Kode Variabel Kategori Kode Kategori Kategori Kode Kategori Kategori Kode Kategori 1  V1 Low V1R Medium V1S Tinggi V1T 2  V2 Low V2R Medium V2S Tinggi V2T 3  V3 Low V3R Medium V3S Tinggi V3T 4  V4 Low V4R Medium V4S Tinggi V4T 5  V5 Low V5R Medium V5S Tinggi V5T 6  V6 Low V6R Medium V6S Tinggi V6T 7  V7 Low V7R Medium V7S Tinggi V7T

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
No Kode Variabel Kategori Kode Kategori Kategori Kode Kategori Kategori Kode Kategori 8  V8 Low V8R Medium V8S Tinggi V8T 9  V9 Low V9R Medium V9S Tinggi V9T 10  V10 Low V10R Medium V10S Tinggi V10T 11  V11 Low V11R Medium V11S Tinggi V11T 12  V12 Low V12R Medium V12S Tinggi V12T 13  V13 Low V13R Medium V13S Tinggi V13T 14  V14 Low V14R Medium V14S Tinggi V14T 15  V15 Low V15R Medium V15S Tinggi V15T 16  V16 Low V16R Medium V16S Tinggi V16T 17  V17 Low V17R Medium V17S Tinggi V17T 18  V18 Low V18R Medium V18S Tinggi V18T 19  V19 Low V19R Medium V19S Tinggi V19T 20  V20 Low V20R Medium V20S Tinggi V20T 21  V21 Low V21R Medium V21S Tinggi V21T 22  V22 Low V22R Medium V22S Tinggi V22T 23  V23 Low V23R Medium V23S Tinggi V23T 24  V24 Low V24R Medium V24S Tinggi V24T 25  V25 Low V25R Medium V25S Tinggi V25T 26  V26 Low V26R Medium V26S Tinggi V26T 27  V27 Low V27R Medium V27S Tinggi V27T 28  V28 Low V28R Medium V28S Tinggi V28T 29  V29 Low V29R Medium V29S Tinggi V29T 30  V30 Low V30R Medium V30S Tinggi V30T 31  V31 Low V31R Medium V31S Tinggi V31T 32  V32 Low V32R Medium V32S Tinggi V32T 33  V33 Low V33R Medium V33S Tinggi V33T
Tabel 2. Tampilan Kode Gejala Penyakit  pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan
Algoritma Fuzzy Mamdani. No  Nama Kelas Penyakit Output 1  Penggerak Batang (Xyleborus sp) Gejala1 2  Rayap (captotermes curvignatus) Gejala2 3  Kutu Tempurung (Coccus sp). Gejala3 4  Uret Gejala4 5  Penyakit Nekrosis kulit/Bark Necrosis (Fusarium sp) Gejala5 6  Penyakit Jamur Upas (corticium salmonicolor) Gejala6 7  Penyakit Kanker Garis (Phytophthora palmivora) Gejala7 8  Penyakit Mouldy Rot (ceratocytis  fimbriata) Gejala8 9  Kering  alur sadap Gejala9 10  Jamur Akar Putih Gejala10 11  Embun Tepung Gejala11 12  Gugur daun Gejala12 13  Jamur  Corynespora cassiicola Gejala13 14  Penyakit daun Helminthosporium sp. Gejala14 (a)
(b)
Gambar 12. (a) Nilai Kecenderungan Diagnosis I pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Nilai Kecenderungan Diagnosis II pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
(a)
(b)
Gambar 10. (a) Nilai Kecenderungan Diagnosis III pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani. (b) Nilai Kecenderungan Diagnosis IV Penyakit  pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Tabel 3. Hasil Evaluasi pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy
Mamdani. Akurasi 5-Cross Validation 10-Cross validation 81.74% 80.93% 82.30%
Gambar 13. Diagram Visualisasi  Evaluasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani.
Dengan  implementasi  pada  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Pada  Tumbuhan  Karet  dengan  Algoritma Fuzzy Mamdani, pekerjaan mendiagnosis penyakit tanaman karet dapat dilakukan secara lebih ototmatis. Dengan 33 data parameter sympthon gejala penyakit tanaman karet dan 14 kelas diagnosis penyakit karet yang diujikan dengan menggunakan algoritma Mamdany Fuzzy, diperoleh hasil akurasi sebesar 81.74%, nilai 5-cross validation sebesar  80.93% dan  nilai  10-cross  validation  sebesar  82.30%.  Hal ini menunjukan  bahwa  penerapan algoritma fuzzy mamdani menghasilkan akurasi yang baik dalam melakukan diagnosis tanaman karet.

## 4. KESIMPULAN
Diperlukan  suatu  metode  yang  mampu  mendiagnosis  penyakit  karet  untuk  dapat  diharapkan  dapat membantu petani dalam mendeteksi gejala lebih dini sehingga produktivitas hasil perkebunan karet dapat tercapai meningkat . Penelitian ini mengembangkan analisis hasil diagnosis penyakit tanaman karet dengan menggunakan  metode  Mamdany  Fuzzy.  Pemilihan  metode  ini  berangkat  dari  penelitian  fuzzy  mamdany yang  menyatakan  bahwa  metode  fuzzy  mamdany  mampu  menyerupai  cara  kerja  otak  manusia  secara intuitif.  Dengan implementasi pada  Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tumbuhan Karet dengan Algoritma Fuzzy Mamdani, pekerjaan mendiagnosis penyakit tanaman karet dapat dilakukan secara lebih ototmatis. Dengan 33 data parameter sympthon gejala penyakit tanaman karet dan 14 kelas diagnosis penyakit karet yang diujikan dengan menggunakan algoritma Mamdany Fuzzy, diperoleh hasil akurasi sebesar 81.74%, nilai 5-cross validation sebesar  80.93% dan  nilai  10-cross  validation  sebesar  82.30%.  Hal ini menunjukan  bahwa  penerapan algoritma fuzzy mamdani menghasilkan akurasi yang baik dalam melakukan diagnosis tanaman karet.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada Universitas Dinamika Bangsa Jambi yang telah memfasilitasi tim peneliti serta kepada  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang  telah  mendanai  riset  ini  pada  Skema  Penelitian  Dosen Pemula  dengan  ID  Proposal:  b9098506-ccba-4c58-8541-e6a0b5e9304  dengan  judul  ”  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis Web”.

## REFERENCES
[1] Maulana, J. Rizky, Fitriyadi, and R. Fitriani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Karet,” JUTISI , vol. 1, no. 3, pp. 67–70, 2017.
Akurasi 5-Cross Validation 10-Cross validation
81.74%
80.93% 82.30% AKURASI SISTEM PAKAR

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2521
[2] H.  Hendrawan,  A.  Haris,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  dengan  Metode  Fuzzy Mamdani,” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 132–138, 2020.
[3] E.  Rasywir,  R.  Sinaga,  and  Y.  Pratama,  “Analisis  dan  Implementasi  Diagnosis  Penyakit  Sawit  dengan  Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI , vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.
[4] Filie and M. Kusuma, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Karet Dan Cara Penanggulangannya,” 2011.
[5] S. Nurhatika, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Kelapa Sawit,” 2013.
[6] K. Mustaqim, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Naive Bayes( STUDY KASUS : PT . Perkebunan Nusantara V ),” 2013.
[7] R.  I.  Fajri,  “Identifikasi  Penyakit  Daun  Tanaman  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J.  Teknol. Perkeb. , 2014.
[8] A. Sidauruk and A. Pujianto, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit menggunakan Teorema Bayes,” J. Ilm. Data Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. maret, 2017.
[9] B.  H.  Hayadi  and  A.  Setiawan,  “Sistem  Berbasis  Pengetahuan  Dengan  Menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto  (Untuk Kesehatan Dan Perawatan Bayi),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2016 , vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[10]  A. Kamsyakawuni, R. Gernowo, and E. A. Sarwoko, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Hipertiroid dengan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 58–66, 2012.
[11]  A. Kaur and A. Kaur, “Comparison of Mamdani-Type and Sugeno-Type Fuzzy Inference Systems for Air Conditioning System,” Int. J. Soft Comput. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 323–325, 2012.
[12]  M. Sumitre, R. Kurniawan, J. Informatika, and J. Z. A. P. Alam, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani,” J. Inform. Darmajaya , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[13]  M.  S.  Mahua,  “SISTEM  PAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSIS  PENYAKIT  TANAMAN  JERUK  (  LIMAU  ) MENGGUNAKAN METODE BAYES,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–202, 2018.