Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 ISSN : 2302-3805 SISTEM PAKAR ANALISA PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI MERAH MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING Dimas Olga Nusantara1),Sumbogo Wisnu Pamungkas2), Nur Rosid Syaifudin Lutfie Wijaya Kusuma4),Jamaluddin Fikri5) 3), 1), 2) 3), 4),5) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email : 1), 2) , 3) , 4) , Abstrak Seringkali petani mengalami kendala pada saat pembudidayaan tanaman cabai sering kali menemui kendala penyakit dan sangat merugikan petani. terhadap Faktor kurangnya pemahaman petani penyakit cabai dan cara penanggulangannya masih menjadi permasalahan. Pengembangan sistem pakar diagnosa penyakit tanaman cabai ini menggunakan aturan if-else-then sebagai representasi pengetahuan ini permasalan yang ditemui. Sistem pakar menggunakan metode Backward Chaining yang telah disuaikan pada penyakit tanaman cabai dengan jumlah 21 gejala, 5 penyakit, dan 5 solusi. Aplikasi bahasa menggunakan ini pemrograman.PHP(Hypertext Prepocessor) dan berbasis web sehingga dapat di jalankan pada browser harus menginstall tanpa aplikasinya. Adapun kesimpulan yang diperoleh yaitu aplikasi system pakar ini dapat memudahkan petani khususnya yang tidak paham dengan bagaimana cara mendiagnosa dan penanganan penyakit pada saat budidaya tanaman cabai. apapun Kata kunci: diagnosa, Tanaman cabai , Penyakit, system pakar, perbaikan, backward chaining. Sebagaimana tanaman sayuran yang lainnya, tanaman cabai merah dalam proses budidayanya sering kali mengalami gangguan berupa penyakit yang dapat membuat tanaman rusak dan mati. dalam mengatasi penyakit di perlukan langkah preventif yaitu dengan memberikan penanganan khusus berupa pengobatan dan terapi yang benar tanaman yang terjangkit penyakit, kurangnya pemahaman dalam menanggulangi penyakit cabai merah sering kali menjadi kerugian tersendiri bagi petani Hal inilah yang mendorong perancangan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tujuan untuk pada tanaman cabai merah, dengan memudahkan penanggulangan penyakit pada tanaman cabai merah dengan menggunakan sebuah aplikasi sistem pakar.[2] terhadap Sistem pakar ini dibuat berdasarkan hasil analisis dari system pakar yang telah ada yang dibuat oleh Topik Purwanto dan Dini Destiani dengan judul "Pengembangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Cabai" yang menjadi sumber rujukan dalam pembuatan system pakar diagnose penyakit cabai. Sistem pakar ini dibuat dengan metode ESDLC berupa form-form berisi data penyakit cabai, gejala, penganggulangan dan hasil diagnosa yang berbasis desktop.[2] 1. Pendahuluan salah satu sifat tanaman cabai yang disukai oleh petani adalah tidak mengenal musim [1]. Artinya, tanaman cabai dapat ditanam kapan pun tanpa tergantung musim. Cabai juga mampu tumbuh di rendengan maupun labuhan, itulah sebabnya cabai dapat ditemukan kapan pun di pasar atau di swalayan. Penanaman cabai pada musim hujan mengandung resiko. Penyebabnya adalah tanaman cabai tidak tahan terhadap hujan lebat yang terus menerus. Selain itu, genangan air pada daerah penanaman bisa mengakibatkan kerontokan daun dan terserang penyakit akar. Pukulan air hujan juga bisa menyebabkan bunga dan bakal 3 buah berguguran. Sementara itu, kelembapan udara yang tinggi meningkatkan penyebaran dan perkembangan hama serta penyakit tanaman. Cabai merah merupakan salah satu tanaman yang banyak di budidayakan di indonesia salah satunya di daerah celeban. kabupaten Dengan menggunakan sistem pakar dapat dijadikan sebagai alternative dalam mendiagnosis penyakit pada tanaman cabai merah, dalam hal ini aplikasi dapat membantu dalam memberikan infomasi kepada masyarakat mengenai diagnosis penyakit pada tanaman cabai merah. Aplikasi ini berbasis website sehingga user bisa mengakses dimana saja selama ada jaringan internet [3]. Adapun yang kami kembangkan adalah sistem pakar diagnosa penyakit cabai berbasis website agar memudahkan masyarakat mengakses sistem informasi ini kapanpun dan dimanapun di era mobile seperti sekarang ini. Dengan Menggunakan metode backward chaining yang dapat menjelaskan secara mudah dan tepat tujuan. Berbeda dengan metode forward chaining, penjelasan tidak dimudahkan karena sub dan tujuannya tidak secara explisit diketahui.[4]. Yogyakarta kampung 3.5-73
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam pengembangan penelitan ini adalah sebagai berikut : 1. Metode pengumpulan data a. Wawancara Pengumpulan dengan metode wawancara, kami mengajukan pertanyaan- pertanyaan kepada petani cabai merah guna mendapatkan data-data informasi mengenai penyakit pada tanaman cabai merah. data b. Studi pustaka Metode ini adalah mempelajari buku-buku yang berkaitan dengan penyakit pada tanaman cabai merah guna mendapatkan data yang akurat. c. Observasi Melakukan pengamatan secara langsung di tempat budidaya tanaman cabai merah. 2. Metode pengembangan perangkat lunak lunak yang Metode pengembangan perangkat terstruktur atau digunakan adalah pendekatan waterfall. Berikut fase-fase model waterfall menurut referensi Sommerville adalah sebagai berikut [5] : a. Requirements analysis and definition Mengumpulkan kebutuhan secara lengkap kemudian dianalisis dan di definisikan kebutuhan yang harus di penuhi oleh program yang akan di bangun. b. System and software desaign Desain dikerjakan setelah kebutuhan selesai dikumpulkan secara lengkap. Implementation and system testing Desain program di terjemahkan ke dalam kede dengan menggunakan blok-blok bahasa pemrograman yang sudah di tentukan. Program yang dibangun langsung di uji secara unit. Integration and system testing Penyatuan unit-unit program kemudian di uji secara keseluruhan. e. Operation and maintenance c. d. Mengoprasikan program dilingkungan dan melakukan pemeliharaan. 2. Pembahasan Ada dua bagian penting dari sistem pakar yaitu lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. lingkungan pengembangan digunakan oleh pembuat komponen- sistem komponennya dan memperkenalkan pengetahuan ke dalam lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna untuk konsultasi sehingga pengguna mendapatkan pengetahuan dan nasehat dari system pakar layaknya berkonsultasi layaknya dengan seorang pakar[6]. Pada Gambar 1 pakar untuk membangun knowledge base. Sedangkan 3.5-74 ISSN : 2302-3805 Gambar 1.Struktur Sistem Pakar Pada pembuatan sistem pakar ini penulis mendasarkan tiap-tiap aturan yang di buat berdarkan pohon faktor peraturan. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2 Gambar 2. Rule Backward Chaining Berdasarkan aturan didapati rule sebagai berikut: if-then-else yang kemudian RULE 1 If daun layu
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 ISSN : 2302-3805 AND batang menguning AND akar coklat THEN Layu fusarium RULE 2 If daun layu AND daun menguning AND batang kecoklatan AND buah berubah warna AND buah busuk THEN layu ralstonia RULE 3 If buah bercak mengkilap AND buah berair AND buah berubah warna AND luka melebar AND buah busuk AND buah mengering AND buah keriput THEN busuk buah antraknosa A03 A04 A05 A06 A07 A08 A09 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16 A17 A18 A19 A20 A21 Daun layu Buah mongering Buah bercak mengkilap Batang rusak Daun coklat Batang menguning Buah busuk Buah berubah warna Luka melebar Daun rontok Tidak berbuah Akar rusak Buah berair Daun mengecil Batang kecoklatan Daun keriting Buah keriput Tanaman mengerdil Akar coklat RULE 4 If daun menguning AND tulang daun menebal AND daun keriting AND daun mengecil AND tanaman kerdil AND tidak berbuah THEN virus kuning Untuk penjelasan dari kode penyakit dan solusi dapat dilihat pada Tabel 3. Table 3.Tabel penjelasan Penyakit dan solusi. Kode Penyakit Solusi Sanitasi dengan mencabut dan memusnahkan tanaman terserang RULE 5 If daun rontok AND batang rusak AND akar rusak AND daun coklat THEN bercak daun Berdasarkan aturan-aturan yang telah dibuat, untuk memudahkan dalam menganalisa maka datanya di buat dalam bentuk pada Table 1. Table 1. tabel keputusan berdasarkan rule A Penyakit layu fusarium Dianjurkan memanfaatkan agen antagonis Trichoderma spp. Dan Gliocladium spp. yang diaplikasikan bersamaan dengan pemupukan dasar. Penggunaan fungisida sesuai anjuran sebagai alternatif terakhir. Kultur teknis dengan pergiliran tanaman, penggunaan benih sehat dan sanitasi dengan mencabut dan memusnahkan tanaman sakit. Rule IF THEN 1 2 3 4 5 A03,A08,A21 A03,A01,A17,A10,A09 A05,A15,A10,A11,A09,A04,A19 A01,A02,A18,A16,A20,A13 A12,A06,A14,A07 A B C D E B Penyakit layu ralstonia Dianjurkan memanfaatkan agen antagonis Trichoderma spp.dan Gliocladium spp. Yang diaplikasikan bersamaan dengan pemupukan dasar. Penggunaan bakterisida sesuai anjuran sebagai alternatif terakhir. Untuk penjelasan dari kode gejala ciri dapat dilihat pada Tabel 2. Table 2. Tabel penjelasan kode ciri Kode A01 A02 Ciri-Ciri Daun menguning Tulang daun menebal 3.5-75
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 ISSN : 2302-3805 C Penyakit busuk buah australia Pencegahan dapat dilakukan dengan membersihkan lahan dan tanaman yang terserang agar tidak menyebar. Seleksi benih atau menggunakan benih cabai yang tahan terhadap penyakit ini perlu dilakukan mengingat penyakit ini termasuk patogen tular benih. E Penyakit bercak daun Sanitasi dengan cara memusnahkan dan atau sisa- sisa tanaman yang terinfeksi/terserang. Menanam bibit yang bebas patogen pada lahan yang tidak terkontaminasi oleh patogen, baik dipersemaian maupun di lapangan. Perlakuan benih sebelum tanam. Kultur teknis dengan pergiliran tanaman, penggunaan benih sehat dan sanitasi dengan memotong dan memusnahkan buah yang sakit. Penggunaan fungisida sesuai anjuran sebagai alternatif terakhir. Hindari pengguanaan alat semprot, atau lakukan sanitasi terlebih dahulu sebelum menggunakan alat semprot. Perbaikan drainase. Irigasi yang baik dan pergiliran tanaman dengan tanaman non solanaceae. Pengendalian kimia dapat dilakukan dengan fungisida secara bijak sana dan efektif, berpedoman pada peramalan cuaca dan populasi spora di lapangan. 2.1 Backward Chaining Backward chaining menggunakan pendekatan goal- driven, dimulai dari ekspektasi apa yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mencari bukti yang ekspektasi kontradiktif) mendukung tersebut[7].Pada Gambar 3 (atau dari Mengendalikan serangga D Penyakit virus kuning vektor virus kuning yaitu kutu kebul (Bemisia tabaci) dengan menggunakan musuh alami predator seperti Menochilus sexmaculatus atau jamur patogen serangga seperti Beauveria bassiana atau Verticillium lecani. Penanaman varietas tahan seperti hotchilli. Melakukan sanitasi lingkungan terutama tanaman inang seperti ciplukan, terong, gulma bunga kancing. Gambar 3. Backward chaining Pemupukan tambahan untuk meningkatkan daya tahan Tanaman sehingga tanaman tetap berproduksi walaupun terserang virus kuning. Kultur teknik yang meliputi : perendaman benih, penggunaan mulsa plastik (untuk menekan gulma inang, populasi vektor, menunda perkembangan virus) Pendekatan ini berguna ketika kita mengetahui semua fakta awalnya, namun tidak dapat menebak konklusi apa yang bisa diambil. Jika kita tahu kesimpulan apa yang seharusnya, atau mempunyai beberapa hipotesis yang spesifik, maka perantaian maju di atas menjadi tidak efisien[8]. Dalam sistem pakar yang kami buat ini mengadopsi basis pengetahuan (knowledge base) dari seorang pakar (manusia) bahasa pemrograman komputer sehingga dapat menggantikan peran dari seorang pakar. yang di gabungkan dengan Penanaman tanaman pembatas seperti jagung dan tagetes. 3.5-76
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 2.2 Tampilan Sistem Pada bagian ini menunjukkan bagaimana tampilan dari sistem meliputi bagian Home dari sistem hingga hasil output permasalahan dari Analisa penyakit pada tanaman cabai merah. Berikut tampilan utama programnya dapat di lihat pada Gambar 4. Gambar 4. Tampilan interface awal system Berikut tampilan daftar pertanyaan yang harus dijawab oleh user untuk menentukan penyakit pada taman cabai merah seperti pada Gambar 5. Gambar 5. Tampilan daftar pertanyaan penyakit dari sistem Berikut tampilan hasil analisa sistem berdasarkan analisa penyakit seperti pada Gambar 6. 3.5-77 ISSN : 2302-3805 Gambar 6. Tampilan hasil dari analisa penyakit pada sistem 2.3 Pengujian Sistem Pada tahapan ini, sistem yang telah kami buat di uji ketepatan solusinya oleh 2 responden yang berbeda. Antara lain : 1. Penulis dan Pembuat sistem 2. User pakar Pengujian dilakukan dengan tujuan untuk memastikan bahwa program benar-benar berjalan dengan baik dan terbebas dari kesalahan baik dari alur maupun coding. Jika dalam tahapan ini di temukan adanya kesalahan, maka tindakan kami sebagai pembuat site langsung melakukan perbaikan dan di uji mini kembali hingga benar- benar terbebas dari kesalahan. Hasil pengujian oleh pakar, dimana dalam kasus ini di uji oleh F a r i d sebagai pembudidaya tanaman cabai merah serta dosen Sekolah Tinggi Penyuluhan Pertanian (STPP) Jurusan Penyuluhan Pertanian di Yogyakarta. dengan total 5 solusi dari 21 kemungkinan tersebut menghasilkan presentase 80% ketepatan menurut beliau. Hasil pengujian kami mengambil sample 20 orang yang terdiri dari petani tanaman cabai di daerah kampung reponden. Skenario sebagai celeban Yogyakarta pengujiannya adalah sistem yang telah di buat diberikan kepada 20 responden tersebut untuk di testing lalu diberikan kuisioner yang berisi pertanyaan sesuai dengan Tabel 4 kemudian responden memberikan feedback berupa jawaban YA atau TIDAK. Hasil dari kuisioer seperti yang di tunjukkan pada Tabel 4.
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 4 Februari 2017 ISSN : 2302-3805 Table 4. Hasil pilihan responden KETERANGAN Tampilan sangat memudahkan pengguna ? Hasil solusi sangat membantu dalam menganalisa penyakit cabai merah Perlukah tindakan untuk penanganan lebih setelah mengetahui permasalahan dari sistem ini? Berdasarkan analisa dari hasil kuisioner pada Tabel 4 maka di dapatkan hasil sebagai berikut: TIDAK YA 80% 20% 70% 30% pada 10% 90% lanjut untuk penggunanya. Adapun saran-saran yang ingin disampaikan oleh penulis yaitu sebagai berikut : 1. Sistem pakar ini masih dapat dikembangkan dengan Algoritma lain yang lebih bagus, karena backward chaining ini masih terdapat kesalahan ketika sebuah sistem tidak dapat menemukan solusi yang dicari. 2. Sistem pakar ini hanyalah sebagai sample dalam menentukan sebuah solusi berdasarkan temui, kedepannya bisa di fakta yang di tambahkan lagi mengenai hal-hal lain sehingga sebuah sistem ini bisa lebih membantu dalam penanganan budidaya tanaman cabai merah. 3. Dalam pembuatan database sistem pakar, diharapkan dapat dibuat lagi dengan data sebanyak mungkin agar sistem lebih maksimal dalam menentukan keputusan. Daftar Pustaka [1] Harpenas, Asep and R. Dermawan. "Budidaya Cabai Unggul", Jakarta : Penebar Swadaya, 2010. 1. Tampilan sangat user-friendly. Berdasar pengujian sistem oleh 20 responden meliputi cara penggunaan apakah mudah di pahami atau tidak tampilan sistemnya, dengan tipikal responden ada yang belum terlalu paham dengan pengoprasian komputer, hasilnya sistem ini sangat mudah di jalankan karena hanya melakukan klik pada setiap ciri-ciri penyakitnya 2. Solusi yang diberikansangat membantu. Berdasar pengujian sistem oleh 20 responden tersebut, kesimpulan permasalahan yang di berikan oleh sistem dapat di ketahui oleh responden. khususnya responden yang belum terlalu paham dengan penyakit tanaman cabai merah, hasil ini bisa menjadi bisa penanganan lebih lanjut. ciri responden dalam hal ini ada yang merupakan petani tanaman cabai dan belum begitu paham tentang penyakit tanaman cabai. dikarenakan pengetahuan kemudian [2] T. Purwanto and D. Destiani, "Pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit cabai," Jurnal STT-Garut.2015 [3] Bunafit, Nugroho, " Membuat Aplikasi Sistem Pakar dengan PHP dan MySQL," Yogyakarta: Ardana Media, 2006 . . [4] M.Arhami."Konsep Dasar Sistem Pakar", Yogyakarta : Andi Offset ,2005. [5] I.Sommerville."Software Enginering (Rekayasa Perangkat Lunak)", Jakarta : Erlangga,2011. [6] Sutojo,dkk."Kecerdasan Buatan ". Yogyakarta : Andi Offset, 2011. [7] A.S. Honggowibowo, "Sistem pakar diagnosa penyakit tanaman padi berbasis web dengan forward dan backward chaining," Telkomnika. vol.7, no.3, Desember 2009. [8] B. Achmad,"Kecerdasan Buatan," Diktat UGM-Yogyakarta.2006. Biodata Penulis Dimas Olga Nusantara ,sedang menempuh pendidikan Strata 1 (S1). Saat ini berstatus Mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta angkatan 2014. Sumbogo Wisnu Pamungkas, sedang menempuh pendidikan Strata 1 (S1). Saat ini berstatus Mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta angkatan 2014. 3. Masih perlu penanganan lebih lanjut untuk mengatasi pernyakit yang sudah diketahui. Nur Rosid Syaifudin,sedang menempuh pendidikan Strata 1 (S1). Saat ini berstatus Mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta angkatan 2014. 3. Kesimpulan Aplikasi sistem pakar ini dapat memudahkan petani khususnya yang tidak paham dengan bagaimana cara mendiagnosa dan penanganan penyakit pada saat budidaya tanaman cabai. Berdasarkan dengan metode backward chaining. Di dapati ketika sebuah sistem tidak bisa menemukan hasil diagnosa dari penyakit yang di pilih oleh pengguna, sehingga tidak dapat menunjukkan hasil output yang bisa menjadi acuan untuk pengguna dalam melakukan penangan penyakit tanaman cabai merah. Dapat di simpulkan bahwa dengan metode backward chaining masih terdapat kekurangan dalam membuat pola solusi Lutfie Wijaya Kusuma ,sedang menempuh pendidikan Strata 1 (S1). Saat ini berstatus Mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta angkatan 2014. Jamaluddin Fikri ,sedang menempuh pendidikan Strata 1 (S1). Saat ini berstatus Mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta angkatan 2014. 3.5-78