## Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi Menggunkan Metode Breadth First Search (BFS) Berbasis Web
Favorisen R. Lumbanraja, Siti Rosdiana, Hamim Sudarsono, Akmal Junaidi Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Jurusan Agroteknologi Fakultas Pertanian Universitas Lampung Bandar Lampung, Indonesia favorisen.lumbanraja@fmipa.unila.ac.id, siti.rosdiana1505@students.unila.ac.id, hamim.sudarsono@fp.unila.ac.idakmal.junaidi@fmipa.unila.ac.id
Abstract- Several factors cause low quality and productivity of coffee in Indonesia. Pests and diseases are considered as two of the main reason for these factors. Most coffee farmers in Indonesia, particularly in Province of Lampung are undereducated farmers. They still use traditional practices to identify pests and diseases. Using an expert system, we hope that farmers can accurately diagnose coffee pests and diseases. The main goal of this research is to develop a web-based expert system to diagnose coffee pests and diseases. To identify the pests and diseases Breadth First Search (BFS) technique was implemented. The data consist of 5 pests, 5  diseases,  28  symptoms  of  pest,  and  diseases  the  coffee  plant.  Certainty  factor  is  used  to  weight  the  symptoms  and  it  was determined by experts and the user . Then the certainty factor is iteratively computed the system to measure the likelihood of the diagnosis. To evaluate this system, 30 user s were chosen and grouped into three clusters (the coffee experts, farmers, and agriculture students, computer science students). They were asked to assess this expert system by fulfilling questionnaires. They inferred that this system runs well with percentage respectively 75.56%, 73.78%, and 83.39%.
Keywords: Breadth First Search, Certainty Factor, Coffee, Expert System.
Abstrak- Beberapa faktor menyebabkan rendahnya kualitas dan produktivitas kopi di Indonesia. Alasan utama permasalahan ini adalah gangguan hama dan penyakit. Sebagian besar petani kopi di Indonesia, khususnya di Provinsi Lampung adalah petani kopi yang  tidak  terdidik.  Para  petani  masih  menggunakan  cara  tradisional  dalam  mengidentifikasi  hama  dan  penyakit.  Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan petani dapat melakukan diagnosis hama dan penyakit kopi secara akurat. Tujuan utama dari penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  pakar  berbasis  web  untuk  mendiagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman  kopi.  Untuk mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman kopi, teknik Breadth First Search digunakan. Data terdiri dari 5 hama, 5 penyakit, dan 28 gejala dari hama dan penyakit pada tanaman kopi. Certainty Factor digunakan untuk menentukan bobot setiap gejala dan nilainya ditentukan oleh pakar dan pengguna. Selanjutnya Certainty Factor secara iteratif dihitung oleh sistem untuk mengukur persentase hasil diagnosis. Untuk mengevaluasi sistem ini, 30 pengguna dipilih dan dikelompokkan menjadi 3 kelompok (pakar kopi, petani dan mahasiswa Fakultas Pertanian, mahasiswa jurusan Ilmu Komputer). Pengguna diminta untuk menilai sistem dengan mengisi kuesioner. Pengguna menyimpulkan bahwa sistem pakar berjalan dengan baik dengan persentase masing-masing 75.56%, 73,78% dan 83.39%.
Kata Kunci: Breadth First Search, Certainty Factor, Kopi, Sistem Pakar

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara produsen kopi terbesar yang  menempati  urutan  ke-4  dunia  [1],  karena  kopi merupakan salah satu hasil pertanian terbesar yang ada di Indonesia.  Saat  ini  peningkatan  produksi  kopi  di Indonesia  terhambat  oleh  rendahnya  produktivitas  dan kualitas  kopi  yang  dihasilkan.  Salah  satu  penyebab rendahnya  produktivitas  dan  kualitas  kopi  di  Indonesia
adalah adanya gangguan dari berbagai serangan hama dan penyakit [2].
Kurangnya  informasi  bagi  petani  kopi  tentang  jenis hama  dan  penyakit  yang  menyerang  tanaman  kopi menyebabkan banyak tanaman kopi tidak dapat ditangani dengan benar. Penanganan dan pengendalian secara baik dan  benar  menuntut  para  petani  untuk  bertindak  cepat agar  tanaman  kopi  dapat  diselamatkan  dari  gangguan

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
hama  maupun  serangan  penyakit.  Tujuan  penelitian  ini adalah  memfasilitasi  para  petani  daerah  dalam mendiagnosis  tanaman  kopi  terhadap  gangguan  dan serangan tersebut secara responsif. Petani kopi di daerah merupakan petani tradisional dimana banyak petani yang belum  mengetahui  bagaimana  cara  melakukan penanganan  dan  pengendalian  terhadap  hama  maupun penyakit secara benar.
Di  beberapa  daerah  masyarakat  memilih  profesi petani  secara  turun-temurun  ataupun  karena  faktor kurangnya  kesempatan  kerja  di  bidang  lain  dan masyarakat  yang  masih  terbatas  pendidikannya.  Para petani  daerah  biasanya  melakukan  penanganan  dan pengendalian  berdasarkan  pengetahuan  atau  informasi yang  diturunkan  dari  nenek  moyang  mereka  maupun berdasarkan pengalaman yang dimiliki petani.
Saat ini infrastruktur jaringan internet maupun listrik sudah  dapat  dijangkau  oleh  hampir  semua  orang, sehingga  masyarakat  dari  berbagai  daerah  dapat mengakses berbagai informasi dari media sosial ataupun laman  situs  yang  banyak  menyediakan  informasi  yang diperlukan.  Dengan  tersedianya  infrastruktur  yang memadai,  petani  tidak  lagi  mengalami  kesulitan  dalam mendapatkan berbagai pengetahuan dan informasi. Selain informasi  dan  pengetahuan  yang  harus  dimiliki  oleh petani  tentang  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  kopi, petani  kopi  juga  membutuhkan  suatu  alat  bantu  yang dapat mengidentifikasi serangan hama dan penyakit pada tanaman  kopi.  Teknologi  pada  alat  bantu  tersebut dirancang  agar  dapat  mengidentifikasi  dan  mengenali hama dan penyakit pada tanaman kopi. Teknologi yang cocok untuk keperluan ini adalah sistem pakar.
Suatu  sistem  pakar  memerlukan  teknik  pencarian dalam  menelusuri  kemungkinan-kemungkinan  solusi. Teknik  pencarian  ini  umumnya  bagian  dari  kelompok Uninformed  Search  atau  Blind  Search  karena  tidak  ada informasi  tambahan  yang  digunakan  saat  proses pencarian. Beberapa teknik ini antara lain Breadth First Search (BFS), Depth First Search (DFS), Depth Limited Search, Iterative Deepening Search (IDS), Uniform Cost Search  (UCS),  dan  sebagainya.  Sistem  pakar  ini mengintegrasikan metode Breadth First Search (BFS) dan metode  Certainty  Factor  (CF).  Metode  Breadth  First Search  digunakan  sebagai  teknik  pencarian  solusi sedangkan  metode  Certainty  Factor  digunakan  sebagai teknik  pembobotan  yang  merepresentasikan  faktor kepastian  terhadap  hama  maupun  penyakit  berdasarkan gejala yang diberikan. Dalam penelitian ini dibangun suatu sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman kopi berbasis web.

## 2. Metodologi

## A. Data
Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  berupa jenis-jenis  hama,  penyakit  dan  gejala  serta  deskripsinya. Data- data tersebut didapatkan dari buku “ Musuh Alami, Hama,  dan  Penyakit  Tanaman  Kopi”  [3],  buku “Teknologi Pengendalian Hama dan Penyakit Tanaman Kopi” [4] dan sebuah database hama dan penyakit tanaman dari  sebuah  website  departemen  proteksi  tanaman, Institut  Pertanian  Bogor  (IPB)  [5].  Data-data  tersebut
divalidasi oleh seorang pakar yang ahli hama dan penyakit tanaman.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan 2 metode, pengumpulan data dilakukan agar data tersebut dapat diolah sebelum proses pembutan sistem:
1. Studi pustaka
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencari berbagai literatur seperti buku, jurnal, penelusuran media internet  ataupun  dokumen  yang  berkaitan  dengan  tema penelitian.

## 2. Wawancara
Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara atau berkonsultasi langsung dengan Prof. Dr. Ir. Hamim Sudarsono, M.Sc seorang ahli/pakar hama dan penyakit tanaman  kopi  dan  juga  menjabat  sebagai  guru  besar Universitas Lampung dalam bidang hama tanaman. Hal ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  data-data yang valid, selanjutnya data-data yang telah dikumpulkan disusun menjadi basis aturan yang akan digunakan dalam sistem pakar.
C. Pra-Prosess
Sebelum  melakukan  proses  pembuatan  sistem  data yang  sudah  didapatkan  diolah  menjadi  sebuah  tabel keputusan dimana tabel keputusan merupakan tabel yang berisi  relasi  atau  hubungan  antara  hama  dan  penyakit dengan masing-masing gejalanya. Setelah tabel keputusan dibentuk  tahap  selanjutnya  adalah  membuat  sebuah pohon  keputusan  untuk  mempermudah  proses penelusuran/pencarian hama dan penyakit. Representasi pengetahuan yang digunakan yaitu kaidah produksi, yang dituliskan  dalam  bentuk  pernyataan  jika-maka  ( if-then ). Representasi pengetahuan dibuat berdasarkan data hama, penyakit  dan  gejalanya,  representasi  pengetahuan dibangun  berdasarkan  tabel  keputusan  yang  kemudian dibentuk kedalam sebuah aturan, pada sistem pakar hama dan penyakit pada tanaman kopi terdapat 10 aturan yang nantinya  akan  diterapan  pada  proses  pengkodean program.

## D. Metode
Sistem pakar yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah  sistem  berbasis  web.  Proses  searching  yang diaplikasikan  pada  sistem  pakar  ini  merujuk  pada pendekatan  BFS  sedangkan  pembobotan  faktor-faktor atau  gejala-gejala  hama  dan  penyakit  menggunakan konsep  CF.  Masing-masing  pendekatan  ini  diuraikan berikut ini.
1. Breadth First Search Breadth  First  Search (BFS)  adalah  algoritma  yang melakukan  pencarian  secara top-down dari  simpul  akar hingga  ke  semua  simpul  lainnya  [6].  Pencarian  dimulai dari node root sebagai komponen frontier (komponen rute penyelesaian) lalu memperluas frontie r tersebut dari simpul akar hingga ke simpul akhir yang berada pada level bawah. BFS Algorithm akan  mengunjungi  simpul  tetangga langsung  pada level n  terlebih  dahulu  sebelum mengunjungi simpul pada level n+1 [7]. Pada sistem ini, BFS  digunakan  dalam  proses  penelusuran/pencarian solusi.
Gambar  proses  pencarian  BFS Algorithm dapat  dilihat pada Gambar 1:
Gambar 1. Pencarian Algoritme Breadth First Search [8]

## 2. Certainty Factor
Certainty  factor (CF)  digunakan  sebagai  metode pembobotan pada setiap gejala yang dimiliki oleh hama maupun  penyakit.  Konsep  CF  digunakan  pertama  kali dalam bidang medis untuk mereprentasikan ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang pakar [9].  Seorang  pakar  sering  menganalisis  informasi  yang diberikan  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”, “kemungkinan besar” atau “hampir pasti” [10]. Jenis nilai certainty  factor  dapat  dikelompokkan  menjadi  2  [11] yaitu:
1) Nilai  CF  kaidah  yang  nilainya  melekat  pada  suatu kaidah/ rule tertentu  dan  besarnya  nilai  diberikan oleh pakar.
2) Nilai  CF  yang  diberikan  oleh  pengguna  untuk mewakili  derajat  kepastian/keyakinan  atau  premis
(misalnya  gejala,  kondisi,  ciri)  yang  dialami pengguna.
Kombinasi Certainty Factor yang digunakan untuk sistem pakar yaitu:
1) Certainty Factor untuk kaidah dengan premis/gejala tunggal ( single premis rule ):
CF gejala=CF[user]×CF[pakar]              (1)
2) Apabila  terdapat  kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa  ( similiary  concluded  rules )  atau  lebih  dari  satu gejala,  maka  CF  selanjutnya  dihitung  dengan persamaan:

## CF combine=CF old+CF gejala ×(1-CF old) (2)
3) Sedangkan untuk menghitung  persentase terhadap hama/penyakit, digunakan persamaan:

## CF persentase=CF combine×100%                (3)
Untuk menentukan faktor keyakinan dari seorang pakar, salah  satu  pedoman  kuantitatif  dalam  memberikan interpretasi  (term)  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Dalam pedoman ini, disajikan nilai CF dari derajat yang paling tidak mungkin hingga ke derajat yang paling pasti. Derajat yang tidak pasti diberi nilai negatif sedangkan derajat yang paling pasti diberi nilai 1 (satu)
Tabel 1 Interpretasi Certainty Factor Uncertain Term CF Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar tidak -0.6 Mungkin tidak -0.4 Tidak tahu -0.2 to 0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis koleksi data-data dan wawancara menghasilkan informasi 5 jenis hama dan 5 jenis penyakit dengan 28 gejala. Untuk data hama diberi kode “H”, dan data  penyakit  diberi  kode  “P”,  sedangkan  data  gejala diberi kode “G”.
Tabel  2  menampilkan  daftar  kode  dan  nama  hama tanaman kopi. Dalam tabel ini terdapat 5 hama tanaman kopi  yang  diimplementasikan  dalam  sistem  pakar  ini. Hama-hama ini merupakan organisme hewan yang telah teridentifikasi  sebagai  penggangu  tanaman  kopi.
Penjelasan  singkat  masing-masing  hama  ini  diuraikan sebagai berikut.
Tabel 2 Data Hama Tanaman Kopi Kode Nama Hama H1 Penggerek Buah Kopi H2 Penggerek Cabang Kopi H3 Penggerek Batang H4 Kutu Hijau H5 Kutu Putih
1. Penggerek Buah Kopi (PBKo) Serangan  pertama  hama  PBKo  adalah  pada  bagian kebun  yang  saling  bernaungan.  Serangan  ini  biasanya terjadi  pada  kebun  yang  lembab  dan  perbatasan  kebun. Serangan dari hama ini akan menyebar ke seluruh kebun jika  tidak  segera  dikendalikan.  Hama  PBKo  atau Hypothenemus hampei akan sangat merugikan petani karena hama  ini  mampu  merusak  biji  kopi  dan  populasi  dari hama ini dapat dikatakan sangat tinggi.
2. Penggerek Cabang Kopi Penggerek  cabang  kopi  disebabkan  oleh  kumbang kecil yang dikelompokkan ke  dalam golongan serangga. Kumbang ini hidup terbatas di daerah panas dan daerah tropis. Walaupun hama ini memiliki hidup terbatas, hama ini  dapat  dikatakan  hama  penting  karena  dapat beradaptasi  dengan  lingkungannya  [3]. Xylosandrus spp atau  lebih  dikenal  hama  penggerek  cabang  kopi  lebih sering menyerang cabang ranting tua dan sakit. Cabang atau  ranting  kopi  yang  tidak  berbuah  adalah  karena adanya  gangguan  dari  kumbang  ini,  yang  biasanya membuat  lubang  pada  ranting  pohon  kopi  kemudian kumbang tersebut hidup dalam lubang tersebut [3]. 3. Penggerek Batang Penggrek batang atau biasa disebut zuzera coffee adalah ngengat  yang  bermetamorfosa  sempurna.  Serangga  ini dapat bertahan hidup berbulan-bulan pada batang kopi. Saat  ngengat  betina  meletakan  telurnya  dipermukaan batang kopi, kemudian menetas maka hama tersebut akan langsung  menggerek  bagian  atas  pada  batang  kopi  [4]. Serangan  hama  ini  dapat  diatasi  dengan  cara  menutup lubang  gerekan  dan  ulat  yang  ditemukan  segera dimusnahkan dengan cara dibakar.
4. Kutu Hijau Cocus viridis atau kutu hijau adalah serangga yang fase hidupnya  tetap tinggal di satu tempat untuk menghisap cairan  dari  tanaman.  Kutu  hijau  tinggal  dipermukaan bawah  daun,  terutama  tinggal  pada  bagian  tulang  daun dan biasanya kutu hijau hidup bergerombol. Daun yang terserang hama kutu hijau akan ditumbuhi jamur embun jelaga  berwarna  hitam.  Kutu  hijau  lebih  suka    musim kemarau  dan  juga  lebih  senang  di  dataran  rendah  dari pada di dataran tinggi [4].
5. Kutu Putih Kutu  putih  memiliki  mulut  seperti  jarum  yang berfungsi  untuk  menghisap  cairan  dari  tanaman.  Kutu putih atau ferrisi virgata merupakan hama yang merusak daun  kopi  karena  jamur  yang  hasilkan  oleh  kutu  putih akan menhambat tanaman kopi dalam proses fotosintesis. Jamur  yang  disebabkan  kutu  putih  biasanya  berwarna hitam [3].
Tabel 3 berikut ini merupakan daftar kode dan nama penyakit yang dapat menyerang tanaman kopi dan diberi kode  “P”.  Total  jumlah  penyakit  yang  ditangani  dalam sistem pakar ini berjumlah 5 penyakit. Penyakit-penyakit ini  dipicu  oleh  berbagai  penyebab  seperti  faktor lingkungan, tumbuhan penggangu atau tumbuhan parasit.
Karakteristik masing-masing penyakit ini dijelaskan pada bagian selanjutnya.
Tabel 3 Data Penyakit Tanaman Kopi Kode Nama Penyakit P1 Karat Daun Kopi P2 Bercak Daun Kopi P3 Nemotoda P4 Jamur Upas P5 Penyakit Akar

## 1. Karat Daun Kopi
Tanaman  kopi  terserang  penyakit  karat  daun  kopi mulai  dari  proses  pembibitan  sampai  tanaman  dewasa. Penyakit karat daun kopi disebabkan oleh adanya jamur H.  Vastatrix .  Salah  satu  penyebab  terjadinya  penyakit karat  daun  kopi  karena  dipengaruhi  oleh  faktor kelembaban [3].
2. Bercak Daun Kopi Kurangnya  pemeliharaan  kebun  dan  keadaan lingkungan  yang  lembab  serta  karena  pola  tanam  yang kurang  baik  menyebabkan  penyebaran  penyakit  bercak daun  ini.  Jamur C.  Coffeicola merupakan  jamur  yang menyebabkan tanaman kopi terserang penyakit ini [4]. 3. Nematoda Nematoda  terkenal  sebagai  organisme  pengganggu tanaman  (OPT)  yang  sangat  merugikan  tanaman  kopi. Tanaman kopi yang terserang nematoda akan mengalami gangguan  saat  proses  fotosintesis  dan  transpirasi. Akibatnya  proses  pertumbuhan  tanaman  kopi  akan terganggu oleh penyakit yang disebabkan  nematoda [4]. Ada 2 jenis nematoda yang menyerang tanaman kopi yaitu Pratylenchus  Coffeae dan Radopholus  Similis adalah  yang merupakan  sejenis  Nematoda  Endoparasit  yang  selalu berpindah-pindah [3].
4. Jamur Upas Jamur  upas  merupakan  penyakit  yang  memiliki  arti cukup  penting  dalam  budidaya  kopi  karena  jamur  upas dapat  menyerang  hampir  seluruh  bagian  tanaman  kopi mulai dari batang, ranting, buah kopi sampai ke cabang kopi [4]. Penyakit jamur upas  biasanya disebabkan oleh jamur C. Salmonicolor yang tersebar luas di daerah tropika. Penyebaran jamur ini melalui tiupan angin atau percikan air, keadaan lembab dan kurangnya sinar matahari [3].
5. Penyakit Akar Penyakit  akar  merupakan  penyakit  yang  disebabkan oleh adanya jamur C. Salmonicolor yang dapat menyerang seluruh  bagian  tanaman  kopi.  Penyakit  akar  ini disebabkan  oleh  jamur C.  Salmonicolor yang  menyerang akar  tanaman  kopi  karena  faktor  kelembaban  dan kurangnya sinar matahari.
Dari 5 hama dan 5 penyakit tanaman kopi tersebut, dapat diidentifikasi gejala tanaman terserang hama atau penyakit sebanyak 28 gejala. Masing-masing gejala tersebut diberi kode “G” dan disajikan pada Tabel 4 berikut:
Tabel 4 Data Gejala Penyakit atau Tanaman Kopi
Kode Gejala G1 Buah Tidak Berkembang G2 Warna Buah kopi berubah menjadi kuning kemerahan
G3 Biji Kopi Berlubang G4 Cabang /ranting tanaman mongering G5 Daun layu G6 Daun Gugur G7 Terdapat lubang masuk larva G8 Adanya jamur embun jelaga G9 Daun menguning G10 Daun mengering G11 Adanya jamur berwarna hitam G12 Adanya bercak kuning jingga G13 Timbul bercak kuning kemudian coklat G14 Daun timbul bercak kuning dikelilingi lingkaran kuning G15 Kulit Buah mengering dan keras G16 Daun berwarna coklat G17 Pertumbuhan tanaman terhambat atau kerdil G18 Cabang-cabang samping tidak tumbuh G19 Tanaman layu mendadak G20 Adanya benang benang jamur tipis G21 Adanya bintil-bintil kecil berwarna orange kemerahan pada kayu G22 Tampak miselium G23 Akar berubah warna menjadi kuning gading G24 Akar tertutup oleh kerak G25 Terjadi busuk kering dan lunak G26 Pohon mati secara mendadak G27 Terdapat banyak benang jamur berwarna hitam G28 Pusat lingkaran bercak berwarna putih kelabu ada seperti tepung hitam (konidium jamur)
Tabel 4 ini merupakan hasil ekstraksi data hasil observasi dari  buku-buku  referensi  [3]  [4]  dan database hama  dan penyakit  tanaman  Departemen  Proteksi  Tanaman  IPB [5]. Gejala-gejala yang tercantum pada tabel merupakan tanda yang dapat diidentifikasi secara visual pada tanaman kopi.  Tanda-tanda  yang  tidak  dapat  diamati  secara  fisik pada tanaman kopi bukan bagian dari kajian penelitian ini sehingga  belum  dapat  diproses  pada  sistem  pakar  hasil penelitian ini.
A. Penerapan Certainty Factor
Teknik  perhitungan/pembobotan  yang  digunakan dalam penelitian ini yaitu menggunakan metode certainty factor ,  dalam  perhitungan  nilai  kepastian  ( certainty  factor ) digunakan nilai kepercayaan pakar dan kepercayaan user . Untuk  nilai  kepercayaan  pakar  diperoleh  langsung  dari seorang pakar, dimana masing-masing hama atau penyakit memiliki  nilai  kepercayaan  yang  berbeda,  nilai kepercayaan user didapatkan  dari  jawaban user dimana jawaban “ya” diberi bobot 1, jawaban “ragu - ragu” diberi bobot 0.5 dan “tidak” diberikan bobot 0. Sebagai contoh, pengguna  melakukan  diagnosis  mengenai  hama  dengan beberapa gejala sebagai berikut:
1. Buah tidak berkembang (G1)
2. Warna  buah  kopi  berubah  menjadi  kuning kemerahan (G2)
3. Biji kopi berlubang (G3)
Gejala-gejala yang terpilih merupakan salah satu rule dari representasi pengetahuan yang dibuat:
Rule 1. IF Buah tidak berkembang (G1) AND  Warna  buah  kopi  berubah  menjadi  kuning kemerahan (G2) AND Biji Kopi Berlubang (G3) THEN Penggerek Buah Kopi (H1)
Masing-masing  gejala  tersebut  memiliki  nilai  CF  yang sudah ditentukan oleh pakar dimana:
1. Buah tidak berkembang  (Cfpakar = 0.6)
2. Warna buah kopi berubah menjadi kuning kemerahan
(Cfpakar = 0.6)
3. Biji kopi berlubang (Cfpakar = 1.0)
Misalkan pengguna memilih jawaban sebagai berikut:
1. Buah tidak berkembang  “Ya”  (Cf user = 1)
2. Warna  buah  kopi  berubah  menjadi  kuning kemerahan “Ya” (Cf user = 1)
3. Biji kopi berlubang  “Ya” (Cf user = 1)
Setiap gejala yang dipilih oleh pengguna dihitung nilai kepastiannya dengan Persamaan 1 dimana 𝐶𝐹𝑢𝑠𝑒𝑟 𝑥 𝐶𝐹𝑝𝑎𝑘𝑎𝑟 :
𝐶𝐹1 = 1  ×  0.6 = 0.6 𝐶𝐹2 = 1  ×  0.6 = 0.6
𝐶𝐹3 = 1  × 1.0 = 1.0
Kemudian kombinasikan hasil nilai CF pengguna yang sudah dikalikan dengan CF pakar dengan Persamaan 2:
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2  × (1 − 𝐶𝐹1) = 0.6 + 0.6  ×   (1 − 0.6)
= 0.84   = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹3 ×   (1 − 𝐶𝐹𝑜𝑙𝑑) = 0.84 + 1.0  ×   (1 − 0.84)
= 1
Selanjutnya  untuk  mendapatkan  persentase  keyakinan untuk diagnosis pada H1 digunakan Persamaan 3.
CF persentase=CF combine×100%
=1 ×100%

## = 100%
Berdasarkan  contoh  tersebut,  diperoleh  kesimpulan bahwa diagnosis berdasarkan gejala yang telah dipilih oleh pengguna  bahwa  tanaman  kopi  terserang  Hama Penggerek Buah Kopi (PBKo) dengan tingkat keyakinan 100 %. B. Penerapan Breadth First Search
Teknik  pencarian  merupakan  proses  penelusuran yang  digunakan  untuk  mencapai  tujuan  atau  solusi. Teknik  ini  divisualisasikan  dalam  suatu  struktur berbentuk tree . Struktur tree merupakan suatu representasi data yang secara bentuk menyerupai sebuah pohon yang terdiri  dari  serangkaian node (simpul)  yang  saling berhubungan. Node yang memiliki node anak disebut node induk  ( parent ),  sementara node anak  hanya  memiliki  satu node induk. Dalam  menerapkan  metode  BFS, tree yang merepresentasikan  alur  keputusan  digunakan  untuk mempermudah  proses  pencarian/penelusuran  solusi. Sistem  pakar  hama  dan  penyakit  ini  memerlukan  dua pohon  keputusan  yaitu  pohon  keputusan  hama  dan pohon keputusan penyakit. Pohon keputusan untuk hama tanaman  kopi  memiliki  5  level  dan  ada  5 goal node yang harus  dicari  yaitu  H1,  H2,  H3,  H4  dan  H5.  Untuk mendapakatkan goal node H1  maka node yang  harus ditelusuri  adalah  G1,  G2,  G3.  Untuk  mendapatkan goal node H2 maka node yang harus ditelusuri adalah G1, G2, G3, G4. Untuk mendapatkan goal node H3 maka node yang harus  ditelusuri  adalah  G1,  G2,  G3,  G4,  G5,  G6,  G7. Untuk mendapatkan goal node H4 maka node yang  harus ditelusuri adalah G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G10, G9, G8.  Untuk  mendapatkan goal node H5  maka node yang harus  ditelusuri  adalah  G1,  G2,  G3,  G4,  G5,  G6,  G7, G10,  G9  G8,  G11.  Proses  penelusuran/pencarian goal node dari setiap hama kopi dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5 Proses Penelusuran Pohon Keputusan Hama Kopi
Proses Penelusuran Goal Node G1, G2, G3 H1 G1, G2, G3, G4 H2 G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7 H3 G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G10, G9, G8 H4 G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G10, G9, G8, G11 H5 Gambar 2 berikut ini merupakan contoh pencarian/penelusuran  menggunakan  BFS  pada  pohon keputusan  hama  tanaman  kopi.  Gejala-gejala  yang berhasil  diidentifikasi  adalah  buah  tidak  berkembang (G1),  warna  buah  kopi  berubah  menjadi  kuning kemerahan  (G2),  cabang/ranting  tanaman  mengering (G4)  dan  terdapat  lubang  masuk  larva  (G7).  Proses penentuan hasil pencarian ditunjukkan oleh anak panah biru pada Gambar 2.
Proses awal pencarian dimulai dari root node G1 dan node G1 sesuai dengan gejala yang sedang dicari sehingga node G1  disimpan  dalam memory sistem.  Selanjutnya, proses  pencarian  akan  turun  satu  level  dan  menelusuri node G2.  Gejala  G2  ternyata  sesuai  gejala  yang  sedang dicari sehingga proses mencatat node G2 ke dalam memory sistem.  Pencarian  selanjutnya  menuju  ke node tetangga yaitu G3. Gejala pada node G3 tidak sesuai dengan gejala
yang  sedang  dicari.  Karena  semua  gejala  pada  level  ini telah ditelusuri, proses pencarian dilanjutkan ke level di bawahnya.
Gejala pertama pada pada level berikutnya adalah node G4. Gejala pada node G4 ini sesuai dengan gejala yang sedang dicari sehingga dicatat di dalam memory sistem. Selanjutnya proses  pencarian  bergeser  ke node G5  yang  bertetangga langsung dengan G4. Namun gejala pada G5 tidak sesuai dengan gejala yang sedang dicari sehingga proses bergeser lagi ke tetangga G6. Gejala pada node G6 juga tidak sesuai dengan  gejala  yang  sedang  dicari  dan  tidak  ada  lagi tetangga pada level yang sama sehingga proses dilanjutkan ke level di bawahnya.
Pada level ini, node H2 merupakan salah satu goal node yang segaris dengan gejala-gejala yang terekam di memory sistem. Namun, masih ada satu gejala yang harus dicari yaitu G7. Proses pencarian dilakukan kembali ke tetangga
terdekat  pada  level  yang  sama. Node yang  ditemukan adalah node G7.  Gejala  yang  ada  pada node G7  ini merupakan gejala terakhir yang sedang dicari. Oleh karena itu node G7 direkam pada memory sistem, dan selanjutnya proses  penelusuran  dilanjutkan  ke  level  bawah  untuk mencari goal node .  Ternyata goal node yang  teridentifikasi adalah H3 yang berada pada level 4. Dengan demikian, sistem  pakar  mengidentifikasi  hama  yang  menyerang berdasarkan  gejala-gejala  tersebut  sebagai  hama penggerek  batang  (H3).  Setelah goal node ditemukan pencarian tidak dilanjutkan ke node berikutnya.
Gambar 2. Proses Penelusuran H3

## Analisis Kompleksitas BFS
Proses  penelusuran  keputusan  dengan  pendekatan BFS  ini  tidak  terlalu  rumit.  Kompleksitas  waktu  ( time complexity )  BFS  tergantung  langsung  pada  waktu  yang dibutuhkan  untuk  menelusuri  suatu node .  Karena  waktu yang dibutuhkan untuk menelusuri satu node memerlukan
waktu  konstan  sehingga  penelusuran node dengan  BFS tergantung pada banyaknya node pada pohon keputusan. Dengan  demikian  kompleksitas  waktu  algoritma  BFS memerlukan  waktu  linear  atau  O(n)  dimana  n  adalah banyaknya node pada pohon keputusan. Sedangkan  kompleksitas  ruang  ( space  complexity ) ditentukan dari seberapa banyak antrian node yang perlu ditempatkan dalam memory . Dalam kasus terburuk, semua titik  pada  pohon  keputusan  perlu  ditempatkan  dalam antrian  untuk  masuk  dalam memory .  Ini  berarti  ukuran antrian  berkembang  sebanyak node di  dalam  pohon keputusan.  Dengan  kata  lain,  kompleksitas  ruang algoritma BFS juga memerlukan waktu linear atau O(n) dengan  n  menunjukkan  jumlah node pada  pohon keputusan. Dengan kompleksitas waktu dan ruang yang linear,  sistem  pakar  ini  dapat  diinstalasi  pada  perangkat komputer dengan spesifikasi yang masih terjangkau oleh petani.
C. Tampilan Sistem
Tampilan awal sistem ini terdiri dari beberapa menu utama yang diletakkan pada sisi kiri. Menu-menu tersebut adalah  Home,  Hama  dan  Penyakit,  Diagnosis,  Bantuan dan  Tentang.  Berikut  ini  diuraikan  isi  menu  yang merupakan bagian inti dari sistem ini.
1. Halaman data hama atau data penyakit
Halaman  data  hama  merupakan  halaman  yang  akan memberikan informasi hama dan penyakit tanaman kopi kepada pengguna. Dalam sistem pakar ini terdapat 5 jenis hama dan 5 jenis penyakit yang disertai gambar ilustrasi. Tampilan  halaman  data  penyakit  dapat  dilihat  pada Gambar 3
Gambar 3. Halaman data Penyakit
Gambar  3  menampilkan  gambar  penyakit-penyakit tanaman  kopi  yang  ada  pada  sistem  pakar  ini.  Untuk melihat  informasi  terperinci  masing-masing  penyakit tersebut,  pengguna  dapat  mengklik  tombol  detail  di bawah setiap gambar tersebut. Selanjutnya sistem pakar akan  menampilkan  informasi  yang  terkait  dengan penyakit tersebut.
2. Halaman Diagnosis
Halaman diagnosis adalah halaman sistem pakar yang digunakan  untuk  diagnosis  hama  maupun  penyakit tanaman kopi. Sub menu diagnosis terdiri dari diagnosis hama  dan  diagnosis  penyakit.  Pengguna  yang  ingin menggunakan  sistem  ini  dapat  memulai  dengan  pilihan ini.  Contoh  tampilan  halaman  diagnosis  hama  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Diagnosis Hama
Tampilan pada Gambar 4 terdiri dari 2 bagian yaitu bagian kiri dan kanan. Bagian kiri merupakan gejala yang akan ditanyakan  oleh  sistem.  Obyek  yang  diperlihatkan  pada gambar  ini  adalah  satu  sampel  buah  kopi  yang  tidak berkembang. Bagian kanan merupakan tempat pengguna memberikan jawaban atas pertanyaan tersebut. Jawaban dapat dipilih dengan mengklik radio button yang berada di
depan  alternatif  jawaban.  Selanjutnya  pengguna  dapat mengklik button next dan  pertanyaan  berikutnya  akan muncul.  Proses  ini  berlangsung  beberapa  kali  sampai sistem  menampilkan  hasil  halaman  diagnosis.  Secara internal, hasil diagnosis diperoleh melalui proses seperti yang  ditunjukkan  pada  penjelasan  Gambar  2.  Contoh halaman hasil diagnosis ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Hasil diagnosis
Gambar hasil diagnosis terdiri dari nama hama/penyakit disertai  gambarnya.  Nama  penyakit  dicantumkan  di bagian kiri sedangkan gambarnya berada di bagian kanan. Pada bagian bawah nama hama/penyakit terdapat link ke menuju  halaman  informasi  cara  penanggulangannya. Pengguna dapat menampilkannya dengan mengklik button cara penanggulangan.
D. Evaluasi Sistem Sistem  ini  dikembangkan  untuk  membantu  para petani  kopi  yang  sulit  mendapatkan  akses  terhadap kepakaran seorang ahli hama dan penyakit tanaman kopi.
Oleh karena itu sistem divalidasi dengan menyandingkan hasil  diagnosis  sistem  dan  hasil  diagnosis  pakar  yang menjadi narasumber dalam sistem ini. Selain itu, sistem juga diujicobakan kepada beberapa responden pengguna yang  dikelompokkan  menjadi  3  kelompok.  Berikut  ini adalah  hasil  validasi  sistem  dan  hasil  ujicoba  oleh pengguna.

## E. Validasi Hasil Diagnosis
Validasi pakar bertujuan untuk menguji kemampuan sistem pakar dalam mengidentifikasi penyakit
berdasarkan  fakta-fakta  yang dientry pada  sistem.  Hasil pengujian kepakaran hasil diagnosis sistem menunjukkan bahwa sistem ini dapat mendiagnosis hama dan penyakit dengan baik sesuai dengan hasil diagnosis yang dilakukan oleh pakar. Dari 10 diagnosis yang dihasilkan oleh sistem, tidak  semua  hasil  diagnosis  memiliki  akurasi  100% terhadap hama dan penyakit yang teridentifikasi. Namun demikian,  hasil  diagnosis  telah  menunjukkan  tingkat keyakinan yang signifikan sehingga dapat dijadikan basis untuk penanggulangan gangguan hama dan penyakit.

## F. Penilaian Pengguna
Penilaian  pengguna  diperoleh  dari  hasil  penilaian jawaban  kuesioner  yang  terdiri  dari  9  pernyataan. Responden  yang  mengisi  kuesioner  dari  30  orang dikelompokkan menjadi 3 kelompok. Kelompok tersebut adalah  responden  1  yang  merupakan  kelompok  para pakar  hama  dan  penyakit  tanaman  kopi.  Responden  2 terdiri  dari  pengguna  petani  dan  mahasiswa  Fakultas Pertanian  Universitas  Lampung.  Responden  3  adalah pengguna  dari  mahasiswa  jurusan  Ilmu  Komputer Universitas Lampung. Hasil penilaian pengguna terhadap sistem  pakar  diukur  berdasarkan  kuesioner  dengan  5 tingkat kepuasan masing-masing sangat setuju (SS), Setuju (S),  Cukup  Setuju  (CS),  Kurang  Setuju  (KS)  dan  Tidak Setuju  (TS).  Jawaban  terhadap  pernyataan-pernyataan kuesioner masing-masing responden 1 dan 2 didominasi oleh “setuju” sebanyak 75,56% dan 73,78%. Persentase ini masuk dalam interval 60,00%  - 79,99% yang masuk kategori baik. Sedangkan penilaian responden 3 rata-rata menjawab pada tingkat Sangat Setuju (SS) dan Setuju (S) dengan rata-rata sebanyak 82,39%. Persentase ini masuk dalam interval 80,00% - 100,00% yang tergolong kategori sangat  baik.  Representasi  hasil  evaluasi  responden  ini mengindikasikan  bahwa  pengguna  menilai  sistem  ini sudah  baik  dan  hasil  keluaran  sistem  dapat  diterima dengan baik.

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa metode Breadth First Search (BFS) dapat dijadikan sebagai teknik  penelusuran  untuk  mencari  solusi. Certainty  factor (CF) dapat digunakan sebagai teknik pembobotan gejala dan perhitungan tingkat keyakinan. Sistem pakar ini dapat memberikan  nilai  keyakinan  hasil  diagnosis  hama  dan penyakit berdasarkan fakta dan pengetahuan yang dientry ke  dalam  sistem.  Nilai  tersebut  dihitung  menggunakan nilai  CF  dari  seorang  pakar  dan  CF  dari  pengguna  itu sendiri.  Selain  dapat  memberikan  keputusan  tentang hama atau penyakit kopi dari gejala-gejalanya, sistem ini juga menyediakan informasi cara pengendalian hama dan penyakit tersebut.
Sistem  ini  selanjutnya  dievaluasi  kinerjanya  untuk menilai  tingkat  penerimaan  pengguna.  Berdasarkan evaluasi pengguna, proporsi ketiga kelompok responden masing-masing menyatakan setuju bahwa sistem pakar ini sudah  baik  meskipun  persentase  penilaiannya  berbeda-
beda.  Dengan  demikian,  secara  keseluruhan  dapat disimpulkan  bahwa penilaian pengguna terhadap  sistem ini dikategorikan baik.
Meskipun  sistem  pakar  ini  telah  berhasil diimplementasikan, terdapat beberapa peluang penelitian lanjutan, Peluang tersebut antara lain adalah penambahan fitur sistem untuk diagnosis dengan gambar tanaman yang terkena hama/penyakit. Dengan cara seperti ini, diagnosis dapat  dilakukan  dengan  lebih  teliti  melalui  observasi gambar  yang  diambil  dengan  kamera  atau smartphone . Selain itu konsep machine learning dapat juga diaplikasikan untuk  proses  identifikasi  dan  klasifikasi  hama  dan penyakit tanaman kopi.
5. Daftar Pustaka
[1] Szenthe, “Top Coffee Producing Countries,” World Atlas,  29  Mei  2019.  [Online].  Available: https://www.worldatlas.com/articles/top-coffee- producing-countries.html.  [Diakses  30  September 2019].
[2] N. Firmansyah, A. Johar dan T. Prasetyo, “Sistem Pakar  Identifikasi  Pengecekan  Kualitas  Kopi Berbasis  Web  Dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” Jurnal Rekursif , vol. 5, no. 3, pp. 298-306, 2017.
[3] Direktorat  Perlindungan  Perkebunan,  Musuh Alami, Hama, dan Penyakit Tanaman Kopi, Jakarta: Departemen Pertanian, 2002.
[4] R.  Harni,  Samsudin,  W.  Amaria,  G.  Indriati,  F. Soesanthy, Khaerati, E. Taufiq, A. M. Hasibuan dan A. D. Hapsari, Teknologi Pengendalian Hama dan Penyakit  Tanaman  Kopi,  Jakarta:  IAARD  Press, 2015.
[5] D.  P.  Tanaman,  “Basisdata  Hama  dan  Penyakit Tanaman,”  Institut  Pertanian  Bogor,  2010. [Online]. Available: http://www.opete.info. [Diakses 19 Agustus 2019].
[6] K. Ueno, T. Suzumura, N. Maruyama, K. Fujisawa dan S. Matsuoka, “Efficient Breadth -First Search on Massively Parallel and Distributed- Memory Machines,” Data Science and Engineering , vol. 2, no. 1, pp. 22-35, 2017.
[7] D. Zai, H. Budiati dan S. S. Berutu, “Simulasi Rute Terpendek  Lokasi  Pariwisata  di  Nias  Dengan Menggunakan  Metode  Breadth  First  Search  dan Tabu Search,” Jurnal InFact , vol. 1, no. 2, pp. 30-41, 2016.
[8] E. Wijaya, “Analisis Penggunaan Algoritma Breadth First Search Dalam Konsep Artificial Intellegencia ,” Jurnal TIME , vol. II, no. 2, p. 18026, 2013.
[9] E. H. Shortliffe dan B. G. Buchanan, “A model of inexact  reasoning  in  medicine,” Mathematical Biosciences , vol. 23, pp. 351-379, 1975.
[10] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto  dan  V.  Suhartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi Offset, 2011.
[11] S.  Hartati  dan  S.  Iswanti,  Sistem  Pakar  dan Pengembangannya, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.