sistem pakar diagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga
DESCRIPTION
SKRIPSI S1 SISTEM PAKAR HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA DENGAN FORWARD CHAINING DAN BAHASA PEMOGAMAN JAVATRANSCRIPT
-
SKRIPSI
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA
EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA
YOGYAKARTA 2013
-
i
SKRIPSI
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA
EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP
Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh derajat Sarjana Ilmu Komputer
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS GADJAH MADA
YOGYAKARTA 2013
-
f{*t/*MAp fEirEsA}fAfr
sf,RFsl
$$TEfiI PAI(Af, SArSA fiAfi,IA DATT trrflAftIFPAoA TAI{AT,IAilIMAre6A
Tdah dipersiapkan rlan dist*un oleh
KIDUNG HUDHA CANDRA SUMI
a8/z6sez7lPN7L92eTslsh difrtshan*an di depan Tim penguji
pada tanggal 8 Januari 2013
S$srman TimPenguii
/{\hPembimbing/Penguji
4trtituddin A!is, S.:,i_ M.{ornPenguji I
-n, \ \ l \ /
\ \ t - -./\
Mhd. Reza M.l Fulungan, M.Sc., gr.-lng
Penguji trl
-
PtrFTTAjfi[4ff
oe.rgan ini saye qenyata&alr bahrra Skre:i isi tidak terdagat karvaya$Bernah diajukan untuk memperoleh gelar Ahli Madyalkesarianaan di suatuF'ergntran Tir.lgi, dar* septrliar FrEetahtx*r saya Fga tidak terdapat kaffiatau pendapat yang pernah ditulh atau diterbitkan o6r,
t;rar[ bin, kecuali
semra tertults *anl datam nas*ah ini dan ffiut*an #am daTtar pustaka.
Yogyakarta, 27 Desember 2OL2
ldul4 Hudha eandra Burni
irt
-
iv
PRAKATA
Puji Syukur penulis panjatkan ke hadirat Allah SWT, karena atas rahmat
dan hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul Sistem
Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga.
Penulisan tugas akhir ini tentunya tidak lepas dari dorongan dan upaya
dari pihak-pihak yang telah memberikan dukungan. Untuk itu penulis
menyampaikan ucapan terimakasih kepada:
1. Allah SWT atas rahmat, kasih sayang dan pertolongan-Nya, penulis
dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
2. Kedua Orang Tua, Bapak Riyanto dan Ibu Juminah yang selalu
membimbingku, mendoakanku, menyayangiku, memberikan
dukungan, mendampingiku disaat bahagia dan sedih. Engkau adalah
anugerah terindah yang Allah berikan dalam hidupku.
3. Bapak Dr. Azhari SN, M.T. selaku Dosen Pembimbing Akademik.
4. Bapak Drs. Sri Mulyana, M.Kom. selaku dosen pembimbing yang
selalu menyempatkan waktu dan dengan sabar membimbing penulis.
5. Lintang Hudha dan Arih Hudha sebagai saudara yang selalu
memberikan dukungan, dan nasehat kepada penulis. Keluarga besar
yang tidak hentinya memberikan dukungan kepada penulis untuk
menyelesaikan tugas akhir ini.
6. Arik Hidayatullah yang selalu memberikan semangat, dukungan,
mendengarkan keluh kesah penulis.
7. Sahabat-sahabat tercinta Kozin, Annisa, Uki dan teman-teman
lainnnya yang selalu menyediakan waktu untuk sekedar bertukar
pikiran.
8. Seluruh teman-teman di Ilmu Komputer angkatan 2008.
9. Pihak-pihak lain yang telah membantu penyelesaian tugas akhir ini
dan tidak dapat disebutkan satu per satu.
-
v
Penulis menyadari bahwa dalam tugas akhir ini masih banyak terdapat
kekurangan. Oleh karena itu, saran dan kritik yang bersifat membangun sangat
penulis harapkan. Akhir kata, penulis berharap semoga skripsi ini dapat
memberikan manfaat bagi pembaca.
Yogyakarta,27 Desember 2012
Penulis
-
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ..................................................................................................... i
HALAMAN PENGESAHAN ......................................................................................... ii
PERNYATAAN........................................................................................................... iii
PRAKATA.................................................................................................................. iv
DAFTAR ISI ............................................................................................................... vi
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................... iix
DAFTAR TABEL ......................................................................................................... xi
INTISARI .................................................................................................................. xii
ABSTRACT .............................................................................................................. xiii
BAB I PENDAHULUAN .............................................................................................. 1
1.1 Latar Belakang dan Permasalahan ........................................................... 1
1.2 Rumusan Masalah .................................................................................... 2
1.3 Batasan Masalah ...................................................................................... 2
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ................................................................ 3
1.5 Sistematika Penulisan ............................................................................... 4
1.6 Metode Penelitian .................................................................................... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................................... 7
BAB III LANDASAN TEORI ...................................................................................... 10
3.1 Sistem Pakar ........................................................................................... 10
3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar ............................................................. 10
3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar ................................................................... 12
3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base) ............................................... 14
3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine) .................................................... 14
3.2 Representasi Pengetahuan ..................................................................... 17
3.2.1 Kaidah Produksi ............................................................................... 17
3.2.2 Pohon Keputusan ............................................................................ 18
3.3 Basis Data ............................................................................................... 18
3.3.1 Pengertian Database Management System ................................... 19
3.3.2 Pengertian Diagram Alir Data ......................................................... 19
3.4 Faktor Kepastian (Certainty Factor) ....................................................... 20
-
vii
3.5 Hama dan Penyakit ................................................................................. 21
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ..................................................... 26
4.1 Analisis Sistem ........................................................................................ 26
4.1.1 Analisis Masalah .............................................................................. 26
4.1.2 Identifikasi Kebutuhan .................................................................... 27
4.1.3 Deskripsi Sistem .............................................................................. 27
4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan ...................................... 28
4.3 Basis Pengetahuan ................................................................................. 35
4.3.1 Akuisisi Pengetahuan ................................................................................... 35
4.3.2 Representasi Pengetahuan ......................................................................... 38
4.3.2.1 Aturan Produksi ............................................................................... 43 4.4 Mesin Inferensi .................................................................................................... 50
4.5 Perancangan Sistem ................................................................................... 52 4.5.1 Perancangan Fungsional Sistem ........................................................... 49
4.5.1.1 Diagram Konteks ....................................................................... 49
4.5.1.2 Diagram Alir Data ..................................................................... 54
4.2.2.1.4 Perancangan Basis Pengetahuan ........................................... 56
4.5.2 Rancangan Antarmuka Pengguna ......................................................... 58
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM .............................................................................. 63
5.1 Implementasi Basis Data ........................................................................ 63
5.1.1 Tabel Hama Penyakit ....................................................................... 63
5.1.2 Tabel Gejala ..................................................................................... 64
5.1.3 Tabel Pengamatan........................................................................... 64
5.1.4 Tabel Aturan .................................................................................... 64
5.1.5 Tabel Aturan Gejala ......................................................................... 65
5.1.6 Tabel Usertype ................................................................................ 66
5.1.3 Tabel User ........................................................................................ 66
5.2 Implementasi Proses .............................................................................. 67
5.2.1 Proses Input Gejala oleh POPT ........................................................ 67
5.2.2 Proses Input Aturan oleh Pakar ...................................................... 69
5.2.3 Proses Input Hama Penyakit oleh Pakar ......................................... 70
5.2.4 Proses Input Tambah Gejala oleh Pakar ......................................... 71
-
viii
5.2.5 Proses Hasil Diagnosa ...................................................................... 71
5.3 Implementasi Menu ............................................................................... 74
5.3.1 Menu Utama Pakar ......................................................................... 74
5.3.1.1 Submenu Hama Penyakit .............................................................. 75
5.3.1.2 Submenu Gejala ............................................................................ 77
5.3.1.3 Submenu Tambah Rule ................................................................. 79
5.3.1.3 Submenu Delete Rule .................................................................... 80
5.3.1.5 Submenu Threshold ....................................................................... 81
5.3.2 Menu Utama POPT .......................................................................... 82
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN ......................................................................... 83
6.1 Proses Pengisian Basis Pengetahuan ...................................................... 83
6.2 Proses Diagnosa ...................................................................................... 83
6.3 Penjelasan Perhitungan Mesin Inferensi ................................................ 83
6.3.1 Perhitungan Mesin Inferensi ........................................................... 83
6.4 Hasil Uji Coba .......................................................................................... 84
6.5 Alur Sistem .............................................................................................. 85
6.5.1 Tampilan Pada Pakar ....................................................................... 85
6.5.2 Tampilan Pada POPT ....................................................................... 89
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................................ 86
7.1 Kesimpulan ............................................................................................. 91
7.2 Saran ....................................................................................................... 91
DAFTAR PUSTAKA .................................................................................................. 93
-
ix
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar ..................................................................... 12 Gambar 3.2 Proses Backward Chaining ................................................................ 15 Gambar 3.3 Proses Forward Chaining .................................................................. 15 Gambar 4.1 ER-Diagram ........................................................................................ 29 Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel .............................................................................. 29 Gambar 4.3 Diagram Konteks ............................................................................... 53 Gambar 4.4 Diagram Alir Data Level 1 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ...... 55 Gambar 4.5 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Pengetahuan ................ 56 Gambar 4.6 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Aturan .......................... 57 Gambar 4.7 Diagram Alir Data Level 2 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ...... 57 Gambar 4.8 Rancangan Antarmuka Login ............................................................ 58 Gambar 4.9 Rancangan Antarmuka Gejala ........................................................... 59 Gambar 4.10 Rancangan Antarmuka Hama dan Penyakit .................................... 60 Gambar 4.11 Rancangan Antarmuka Basis Aturan ............................................... 60 Gambar 4.12 Rancangan Antarmuka Threshold ................................................... 61 Gambar 4.13 Rancangan Antarmuka Diagnosa .................................................... 61 Gambar 4.14 Rancangan Antarmuka Hasil Diagnosa ........................................... 62 Gambar 5.1 Tabel Hama Penyakit ......................................................................... 63 Gambar 5.2 Tabel Gejala ....................................................................................... 64 Gambar 5.3 Tabel Pengamatan ............................................................................. 64 Gambar 5.4 Tabel Aturan ...................................................................................... 65 Gambar 5.5 Foreign Key ........................................................................................ 65 Gambar 5.6 Tabel Aturan Gejala ........................................................................... 65 Gambar 5.7 Foreign Key Gejala ............................................................................. 66 Gambar 5.8 Tabel Usertype................................................................................... 66 Gambar 5.9 Tabel User .......................................................................................... 66 Gambar 5.10 Foreign Key Usertype ...................................................................... 67 Gambar 5.11 Kode Data Gejala ............................................................................. 68 Gambar 5.12 Kode Pemilihan Gejala .................................................................... 68 Gambar 5.13 Potongan Kode Tambah Aturan ...................................................... 69 Gambar 5.14 Potongan Kode Untuk Proses Memasukkan Data ke Tabel aturan_gejala ........................................................................................................ 70 Gambar 5.15 Potongan Kode Tambah Hama Penyakit ......................................... 70 Gambar 5.16 Potongan Kode Tambah Gejala ....................................................... 71 Gambar 5.17 Potongan Kode untuk Proses Pencocokan Aturan Terhadap Gejala ............................................................................................................................... 72
-
x
Gambar 5.18 Potongan Kode Perhitungan Certainty Factor ................................ 73 Gambar 5.19 Potongan Kode Perhitungan CF Combine ....................................... 73 Gambar 5.20 Perhitungan Threshold .................................................................... 74 Gambar 5.21 Menu Utama Pakar ......................................................................... 75 Gambar 5.22 Submenu Hama Penyakit ................................................................ 76 Gambar 5.23 Hapus Hama Penyakit ..................................................................... 77 Gambar 5.24 Submenu Gejala .............................................................................. 78 Gambar 5.25 Antarmuka Hapus Gejala ................................................................ 79 Gambar 5.26 Antarmuka Tambah Rule ................................................................. 80 Gambar 5.27 Antarmuka Delete Rule ................................................................... 81 Gambar 5.28 Antarmuka Submenu Threshold ..................................................... 81 Gambar 5.29 Antarmuka Diagnosa ....................................................................... 82 Gambar 6.1 Hasil Pengujian Diagnosa .................................................................. 86 Gambar 6.2 Proses Penambahan Gejala Baru ...................................................... 86 Gambar 6.3 Tampilan Gejala Update .................................................................... 86 Gambar 6.4 Proses Penambahan Hama Penyakit Baru ........................................ 87 Gambar 6.5 Tampilan Hama Penyakit Update ...................................................... 87 Gambar 6.6 Proses Penambahan Aturan Baru ..................................................... 88 Gambar 6.7 Proses Penghapusan Aturan ............................................................. 88 Gambar 6.8 Penetapan Nilai Threshold ................................................................ 89 Gambar 6.9 Update Threshold .............................................................................. 89 Gambar 6.10 Input Gejala ..................................................................................... 90 Gambar 6.11 Hasil Diagnosa ................................................................................. 90
-
xi
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Tabel Perbandingan ................................................................................. 9 Tabel 3.1 Simbol Data Flow Diagram.................................................................... 19 Tabel 4.8 Tabel Pengamatan ................................................................................. 30 Tabel 4.9 Tabel Gejala ........................................................................................... 31 Tabel 4.10 Tabel Hama dan Penyakit .................................................................... 31 Tabel 4.11 Tabel Aturan ........................................................................................ 31 Tabel 4.12 Tabel Aturan Gejala ............................................................................. 31 Tabel 4.12 Tabel Threshold ................................................................................... 32 Tabel 4.13 Tabel User ............................................................................................ 32 Tabel 4.14 Tabel Usertype ..................................................................................... 32 Tabel 4.1 Tabel Hama Penyakit ............................................................................. 34 Tabel 4.2 Tabel Pengamatan ................................................................................. 36 Tabel 4.3 Tabel Gejala ........................................................................................... 36 Tabel 4.4 Tabel Keputusan .................................................................................... 39 Tabel 4.5 Tabel Aturan Produksi ........................................................................... 43 Tabel 4.6 Tabel Aturan .......................................................................................... 48 Tabel 4.7 Perhitungan Certainty Factor ................................................................ 52 Tabel 6.1 Pengujian Perhitungan .......................................................................... 84
-
INTISARI
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MANGGA
Oleh
Kidung Hudha Candra Bumi
08/265927/PA/11929
Hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen. Untuk membantu kerja para penyuluh pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit sementara yang menyerang tanaman mangga apabila pakar atau ahli pertanian belum ada atau tidak ada, maka diperlukan sebuah sistem berbasis komputer yang dapat memberikan informasi hama penyakit dan tata cara pengendaliannya.
Penelitian ini membangun sebuah sistem pakar berbasis aturan (rule based) dengan menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala pada setiap hama atau penyakit. Hasil yang diperoleh berupa hama atau penyakit yang menyerang dan tata cara pengendalian yang harus dilakukan, serta nilai certainty factor akan kebenaran dari hama atau penyakit tersebut.
Keyword : OPT, Sistem Pakar, Certainty Factor
-
ABSTRACT
EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP
By
Kidung Hudha Candra Bumi
08/265927/PA/11929
Pest and disease that attack mango crop causing mango farmers suffered crop losses due to damage or crop failure. To help the work of agricultural extension in diagnosing pest and disease that attack plants while an expert does not exist, it would require a computer based system that can provide information and procedures for pest control. This study build a rule-based expert system using certainty factor method to diagnose pest and disease in plants of mango based on symptoms on any pest or disease. The results obtained in the form of pest or disease attack and control procedures to be done, as well as the certainty factor values of the truth of pest or disease.
Keyword : OPT, Expert System, Certainty Factor
-
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
Mangga (Mangiferae Indica) merupakan tanaman yang berasal dari India.
Namun, tanaman mangga di Indonesia bukanlah tanaman asing bagi masyarakat.
Sebagai negara yang beriklim tropis dan keanekaragaman agroklimat, Indonesia
mampu menghasilkan hampir semua jenis buah tropika dan sub tropika termasuk
mangga. Diluar sentra-sentra produsen mangga seperti Probolinggo dan Indramayu,
tanaman mangga dapat dijumpai di hampir setiap pekarangan rumah tangga.
Kabupaten Probolinggo misalnya, mangga dijadikan sebagai komoditas unggulan,
usahatani mangga di wilayah tersebut dapat menghidupi ratusan kelompok tani dan
keluarganya. Berbagai macam variestas mangga dikembangkan di Indonesia.
Mangga di Indonesia merupakan komuditas ekspor. Mangga Probolinggo
terutama varietas Arumanis sangat populer bahkan sudah dipasarkan sampai ke luar
negeri seperti ke Singapura. Namun, tumbuhan tidak selamanya dapat terlepas dari
serangan hama dan penyakit. Hama dan penyakit tanaman dapat disebut juga
sebagai organisme pengganggu tanaman (OPT). Hewan dapat disebut hama karena
mereka mengganggu tumbuhan dengan memakannya. Belalang, kumbang, ulat,
wereng, tikus, walang sangit merupakan beberapa contoh binatang yang sering
menjadi hama tanaman. Terdapat puluhan bahkan ratusan jenis hama dan penyakit
yang menyerang tanaman mangga. Berbagai hama dan penyakit pada tanaman
mangga yang menyerang dapat ditandai dari gejala-gejala serangan yang timbul.
Tetapi, para petani mangga hanya mengetahui beberapa jenis hama atau penyakit
yang paling umum atau yang paling sering menyerang saja dan petani terkadang
tidak mengetahui hama atau penyakit apa yang menyerang tanamannya walau
-
2
terdapat gejala-gejala yang ada. Ketidaktahuan dan kurangnya informasi tentang
hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani atau
penanam mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen.
Untuk mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga
berdasarkan gejala-gejala yang ada, maka diperlukan seorang ahli pakar hama dan
penyakit tanaman untuk menganalisis dan mendiagnosa hama dan penyakit yang
menyerang dan memberikan solusi penanggulanan dan cara mencegahnya. Namun,
jumlah ahli pakar hama dan penyakit tanaman di Indonesia sangat terbatas
dibanding dengan banyaknya petani yang mempunyai masalah dengan tanamannya.
Salah satu cabang ilmu komputer yang mendukung hal ini adalah sistem pakar.
Sistem pakar ini dapat dimanafaatkan oleh para penyuluh pertanian atau pengamat
organisme pengganggu tanaman (POPT) sebagai media pembelajaran dan
penyuluhan di lapangan dalam memahami hama dan penyakit pada tanaman
mangga.
1.2 Perumusan Masalah
Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah membangun atau
merancang aplikasi untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga
dengan penalaran berbasiskan aturan (rule-based) dan menggunakan faktor
kepastian.
1.3 Batasan Masalah
Masalah yang ditimbulkan suatu hama penyakit pada tanaman sangat luas
dan beragam karena banyak sekali faktor-faktor luar dan dalam yang
mempengaruhinya, agar pembahasan dalam tugas akhir ini lebih terarah maka
dibentuk batasan masalah sebagai berikut:
a. Hama dan penyakit khusus pada tanaman mangga.
-
3
b. Sistem yang dibangun dapat melakukan proses diagnosa hama dan penyakit
berdasarkan gejala-gejala yang ada dan memberikan tata cara
pengendaliannya.
c. Jenis hama dan penyakit, gejala dan tata cara pengendaliannya disesuaikan
dengan keterangan pakar, buku tentang hama dan penyakit tanaman,
terutama mengenai hama dan penyakit pada tanaman mangga dan artikel
pertanian di internet.
d. Penekanan dalam penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar
yang dapat menambah, mengubah dan menghapus data yang hanya dapat
dilakukan oleh pakar. POPT atau penyuluh pertanian bertindak sebagai
pengguna sistem untuk melakukan proses konsultasi dan menentukan jenis
hama dan penyakit yang menyerang berdasarkan gejala yang ada dan tata
cara pengendaliannya.
e. Dalam penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan
menggunakan certainty factor.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan utama yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah membuat sistem
pakar yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk memberikan informasi mengenai
hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala serangan
beserta tata cara pengendaliannya yang nantinya dapat digunakan untuk
mengurangi atau memperkecil resiko berproduksi suatu tanaman.
Adapun manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini adalah dapat
membantu peneliti organisme pengganggu tanaman (POPT) atau penyuluh
pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman
mangga dan mendapatkan solusinya tanpa harus menunggu kehadiran seorang
pakar hama.
-
4
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan tugas akhir ini akan terdiri dari lima bab, yaitu:
BAB I PENDAHULUAN
Berisi mengenai latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan
penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini memuat pembahasan mengenai penelitian terdahulu yang digunakan
sebagai bahan referensi dalam penulisan penelitian ini. Selain itu juga memuat
penjelasan yang membedakan penelitian ini dengan peneltian sejenis yang pernah
ada sebelumnya.
BAB III LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori-teori yang menjadi landasan dalam penulisan penelitian ini
yaitu mengenai sistem pakar, basis aturan dan hama dan penyakit pada tanaman
mangga.
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi analisis terhadap sistem yang akan dikembangkan, serta
penjelasan mengenai perancangan sistem berdasarkan hasil analisis yang telah
dilakukan.
BAB V IMPLEMENTASI
Bab ini membahas implementasi perangkat lunak yang dibangun berdasarkan
desain yang telah dirancang pada bab IV yang meliputi cara membangun dan
mengoperasikan sistem.
-
5
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini membahas pengujian dan hasil yang diperoleh dari implementasi
perangkat lunak yang dilakukan apakah sesuai dengan tujuan yang diharapkan dan
akan dilakukan pembahasan mengenai hasil pengujiannya.
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
Memberikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran untuk
pengembangan penelitian selanjutnya.
1.6 Metode Penelitian
Metode yang akan digunakan dalam tahapan penelitian ini sesuai dengan
tahapan-tahapan dalam pengembangan sistem pakar, yaitu:
1. Tahapan Akuisisi Pengetahuan
Tahap ini merupakan tahap pengumpulan pengetahuan dari sumber-
sumber seperti pakar, buku, dokumen atau publikasi dari berbagai
sumber. Pengetahuan yang dikumpulkan berkaitan dengan identifikasi
macam-macam hama dan penyakit pada tanaman mangga dengan
mengamati gejala yang timbul pada tanaman mangga.
2. Tahap Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang telah didapatkan dari sumber-sumber yang telah
disebutkan kemudian dikumpulkan dalam satu sistem database dan
dikelompokkan sesuai gejala-gejala hama dan penyakit pada tanaman
mangga ditambah dengan informasi lain yang mendukung membentuk
sebuah basis pengetahuan. Pada tahap ini, basis pengetahuan yang ada
dikodekan sehingga dapat dimengerti oleh manusia dan dapat dieksekusi
oleh komputer.
-
6
3. Tahap Implementasi Sistem Pakar
Pada tahap ini, dikembangkan suatu sistem pakar dengan menggunakan
GUI (Graphical User Interface) untuk memudahkan pengguna
berkonsultasi dengan sistem untuk meningkatkan nilai dari kebenaran dari
hasil diagnose dan memudahkan memahami hasil diagnose. Hal lain yang
dikembangkan adalah membuat user interface yang memungkinkan
pengguna memasukkan pengetahuan yang baru yang telah diverifikasi
pakar, untuk selanjutnya dimasukkan ke dalam database yang telah ada
sehingga akan menciptakan sistem dinamis dan dapat terus
dikembangkan.
4. Tahap Pengujian
Tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah jadi dengan
menggunakan data-data yang ada. Hasil pengujian ini kemudian dijadikan
dasar untuk perbaikan sistem kedepannya sehingga tujuan yang
diinginkan dapat tercapai.
-
7
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
Pembuatan sistem pakar untuk berbagai jenis bidang keilmuan telah banyak
dibuat dan diteliti oleh orang-orang yang ahli ataupun mempunyai minat untuk
mendalami bidang ini. Salah satu penelitian mengenai sistem pakar dalam bidang
pertanian dilakukan oleh Sasmito (2010) mengembangkan sistem diagnosa hama
dan penyakit tanaman berdasarkan gejala-gejala yang ada pada tanaman bawang
merah dan cabai dengan menggunakan sistem pakar rule based dengan metode
forward chaining.
Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Sasmito (2010) tersebut,
Honggowibowo (2009) mencoba menggunakan kedua metode inferensi dalam
sistem pakar yaitu, forward chaining dan backward chaining dalam mendiagnosa
penyakit tanaman padi.
Kemudian penelitian serupa dilakukan oleh Atatik (2008) dalam skripsinya
yang berjudul Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit pada Tanaman Kelapa
Sawit, yang melakukan penelitian identifikasi hama dan penyakit dengan
berdasarkan obyek pengamatan yang ada, misalnya daun dan batang. Tujuan dari
pengamatan ini adalah untuk memudahkan proses identifikasi tersebut, dengan
menjawab pertanyaan dari sistem mengenai gejala-gejala yang terjadi pada
tanaman kelapa sawit berdasarkan pengamatan maka jenis hama dan penyakit yang
menyerang tanaman keapa sawit dapat diketahui, kemudian setelah terdeteksi
ditampilkan pula cara penanggulangan hama dan penyakitnya.
Selanjutnya, penerapan sistem pakar tidak hanya dalam bidang pertanian
saja, bidang kesehatanpun telah mengimplementasikan sistem pakar. Penelitian
yang dilakukan oleh Fatta dan Wibowo (2007) adalah membangun sebuah sistem
-
8
pakar yang dapat mendiagnosa penyakit hidung, telinga, dan tenggorokan pada
manusia dengan menggunakan metode rule based dengan metode penelusuran
forward chaining. Hasil keluaran dari sistem ini adalah jenis penyakit yang diderita
berdasarkan gejala yang diinputkan dan saran terapi. Pada penelitian ini tidak
membahas tentang faktor kepastian.
Sistem pakar tidak hanya dapat digunakan melalui komputer, dalam
penelitian yang dilakukan Pradana dan Kusumadewi (2007) mencoba menerapkan
aplikasi sistem pakardiagnosis penyakit hepatitis untuk mobile device menggunakan
J2ME. Representasi pengetahuan yang digunakan adalah sistem pakar berbasis rule
dan dalam penalaran menggunakan metode backward chaining. Output sistem ini
berupa identifikasi kemungkinan jenis penyakit Hepatitis yang menyerang pasien
serta nilai kepastian terhadap penyakit tersebut.
Dengan adanya berbagai macam penelitian yang dikembangkan oleh
beberapa peneliti pada berbagai bidang, penulis mencoba untuk
mengimplementasikan sistem pakar dalam bidang pertanian terutama dalam bidang
hama dan penyakit tanaman pada tanaman mangga, sistem ini dibuat untuk
mendiagnosa hama atau penyakit yang diderita tanaman mangga yang dilakukan
layaknya seorang pakar terhadap pemilik tanaman mangga yang bermasalah.
Sehingga dapat diketahui jenis hama atau penyakit dan bagaimana tata cara
pengendaliannya, sebagai langkah pencegahan awal. Dalam penelitian ini, sistem
telah melibatkan certainty factor dan masih menggunakan implementasi
berdasarkan knowledge dengan basis aturan-aturan yang telah ditetapkan oleh
pakar.
-
9
Tabel 2.1 Tabel Perbandingan
Penulis Judul Metode Mesin Inferensi
Proses Diagnosa
Hasil Diagnosa
Sasmito Aplikasi Sistem Pakar Untuk Simulasi Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini
Honggowibowo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining
Rule-based Forward dan Backward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini
Fatta dan Wibowo
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hidung Telinga Tenggorokan pada Manusia
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini
Atatik Sistem Pakar Identifikasi Hama Penyakit pada Tanaman Kelapa Sawit
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini
Pradana dan Kusumadewi
Aplikasi Diagnosis Penyakit Hepatitis untuk Mobile Device Menggunakan J2ME
Rule-based Backward chaining dan certainty factor
Menampilkan seluruh gejala
Penyakit dan penanganan dini
Kidung Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga
Rule-based Forward chaining dan Certainty factor
Menampilkan seluruh gejala
Penyakit dan pengendaliannya
-
10
BAB III
LANDASAN TEORI
3.1 Sistem Pakar
Penggunaan konsep kecerdasan buatan, pada umumnya dilakukan untuk
membuat software dalam bidang sistem pakar, yaitu suatu program yang
bertindak sebagai penasehat atau konsultasi pintar. Sistem pakar merupakan
sistem komputer dasar yang menggabungkan pengetahuan, fakta-fakta dan
teknik penelusuran untuk memecahkan masalah yang biasanya memerlukan
keahlian dari seorang pakar.
Secara umum proses yang terjadi di dalam sistem pakar merupakan
pengumpulan, representasi dan penyimpanan pengetahuan sistem pakar ke
dalam komputer dan selanjutnya pengetahuan diakses oleh pemakai.
Salah satu aplikasi program kecerdasan buatan, sistem pakar
menggabungkan pangkalan pengetahuan dengan sistem inferensi, berusaha
menduplikasi fungsi seorang pakar dalam bidang keahlian tertentu. Sistem tidak
bertujuan mengganti kedudukan seorang pakar, tetapi memasyarakatkan
pengetahuan dan pengalaman seorang pakar.
3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
Menurut Turban (1995) konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian
(expertise), pakar (expert), pengalihan keahlian (transfering expertise), inferensi
(inferencing), aturan (rules) dan kemampuan menjelaskan (explanation
capability).
Keahlian (expertise) adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di
bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman.
-
11
Pengetahuan tersebut memungkinhkan para ahli untuk dapat mengambil
keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan ahli.
Pakar (Expert) adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu
tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan (domain),
menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecahkan aturan-
aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka.
Pengalihan kehlian (transfering expertise) dari para ahli ke komputer
untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli, hal inilah yang
merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas
yaitu :
1. Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya)
2. Representasi pengetahuan (ke komputer)
3. Inferensi pengetahuan
4. Dan pengalihan pengetahuan ke user.
Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut dengan nama basis
pengetahuan. Ada dua tipe pengetahuan, yaitu fakta dan prosedur (biasanya
berupa aturan).
Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan
untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis
pengetahuan dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basis data,
maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat nferensi. Proses
inferensi ini dikemas dalam bentukmesin inferensi (inference engine).
Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam bentuk rule based
systems, yang mana pengetahuan disimpan dalam bentuk aturan-aturan. Aturan
tersebut biasanya berbentuk IF-THEN.
Fitur lainnya dari sistem pakar adalah kemampuan untuk memberikan
nasehat atau merekomendasikan. Kemampuan inilah yang membedakan sistem
pakar dengan sistem konvensional.
-
12
3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar
Menurut Turban (1995), sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu:
lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan
konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan
sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun
basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan
ahli untuk berkonsultasi. Komponen-komponen yang ada pada sistem pakar
seperti pada gambar 3.1 berikut:
Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar
1. Subsistem penambah pengetahuan (Akuisisi Pengetahuan).
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi
keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke
dalam program komputer. Dalam tahap ini, perekayasa pengetahuan
(knowledge engineer) berusaha menyerap pengetahuan untuk
-
13
selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan
diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan
penelitian dan pengalaman pemakai.
2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base).
Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami,
memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan
merupakan bagian yang sangat penting dalam proses inferensi, yang di
dalamnya menyimapan informasi dan aturan-aturan penyelesaian suatu
pokok bahasan masalah beserta atributnya. Pada prinsipnya, basis
pengetahuan mempunyai dua (2) komponen yaitu fakta-fakta dan aturan-
aturan.
3. Mesin Inferensi (Inference Engine).
Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan
penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan dan
blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi.
4. Workplace / Blackboard.
Merupakan area dari sekumpulan memori kinerja (working memory).
Workplace digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung
termasuk keputusan sementara.
5. Antarmuka (user interface)
Digunakan untuk media komunikasi antara user dan program. Menurut
McLeod (1995), pada bagian ini terjadi dialog antara program dan
pemakai, yang memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan
informasi (input) dari pemakai, juga memberikan informasi (output)
kepada pemakai.
6. Subsistem penjelasan (Explanation Facility)
Explanation Facility memungkinkan pengguna untuk mendapatkan
penjelasan dari hasil konsultasi. Fasilitas penjelasan diberikan untuk
-
14
menjelaskan bagaimana proses penarikan kesimpulan. Biasanya dengan
cara memperlihatkan rule yang digunakan.
7. Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refinement)
Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri
untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok
untuk digunakan di masa mendatang.
3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base )
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman,
formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas
dua elemen dasar yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang
obyek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan
informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah
diketahui.
3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine)
Komponen ini menganduing mekanisme pola pikir dan penalaran yang
digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi
adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran
tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan
untuk memformulasikan kesimpulan (Turban, 1995).
Secara deduktif mesin inferensi memilih pengetahuan yang relevan dalam
rangka mencapai kesimpulan. Dengan demikian sistem ini dapat menjawab
pertanyaan pemakai meskipun jawaban tersebut tidak tersimpulkan secara
eksplisit di dalam basis pengetahuan. Mesin inferensi memulai pelacakannya
dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta
yang ada dalam basisi data.
Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem
pakar, yaitu pelacakan ke belakang (Backward Chaining) yang melalui
-
15
penalarannya dari sekumpulan hipotesa menuju fakta yang mendukung
hipotesa-hipotesa tersebut. Proses pendekatan backward chaining dapat dilihat
pada gambar 3.2 dan pelacakan ke depan (Forward Chaining) yang merupakan
kebalikan dari pelacakan ke belakang, yaitu memulai dari sekumpulan fakta
menuju kesimpulan. Proses pendekatan forward chaining dapat dilihat pada
gambar 3.3
Gambar 3.2 Proses Backward Chaining
Gambar 3.3 Proses Forward Chaining
-
16
Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam
penelusuran, yaitu Depth-first search, Breadth-first search dan Best-first search.
a. Depth-first search, melakukan penelusuran kaidah secara mendalam
dari simpul akar bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan.
b. Breadth-first search, bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada
setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.
c. Best-first search, bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode
sebelumnya.
Dalam memilih apakah akan menggunakan pelacakan ke depan atau
pelacakan ke belakang, semuanya bergantung masalah yang akan dibuat sistem
pakar dan belum dapat dibuktikan mana yang lebih baik di antara kedua metode
inferensi ini.
Untuk sebuah sistem pakar yang besar dengan jumlah rule yang relatif
banyak, metode pelacakan ke depan akan dirasakan sangat lamaban dalam
pengambilan kesimpulan, sehingga untuk sistem-sistem yang besar digunakan
metode pelacakan ke belakang.
3.2 Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang diperoleh dari seorang pakar atau dari sekumpulan
data harus direpresentasikan dalam format yang dapat dipahami oleh manuasia
dan dapat dieksekusi oleh komputer. Representasi pengetahuan adalah metode
mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis
pengetahuan. Representasi pengetahuan dilakukan untuk menangkap sifat-sifat
penting dari suatu masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh
prosedur pemecah masalah.
Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang sederhana atau
kompleks, tergantung dari permasalahannya. Terdapat banyak metode yang
dapat dgunakan untuk merepresentasikan pengetahuan. Yang paling popular
-
17
adalah aturan produksi, frame, pohon keputusan, objek dan logika juga berguna
dalam beberapa kasus (Turban, 2005).
3.2.1 Kaidah Produksi
Kaidah produksi merupakan pengetahuan yang paling popular untuk
sisem pakar. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk pasangan kondisi : IF
kondisi ini (atau premis atau antecedent) terjadi THEN beberapa tindakan (atau
hasil atau kesimpulan) yang akan terjadi.
Pada dasarnya, penyajian pengetahuan secara kaidah produksi terdiri dari
dua hal, yaitu:
1. Antecedent, bagian yang mengekspresikan situasi atau premis
(pernyataan berawalan IF).
2. Connsequent, bagian yang menyatakan suatu tindakan atau
kesimpulan yang diperoleh jika premis bernilai benar (pernyataan
berawalan THEN).
Konklusi atau kesimpulan yang dinyatakan pada bagian THEN dinyatakan
benar, jika pernataan IF pada bagian sistem tersebut juga benar atau sesuai
dengan aturan tersebut.
Tiap aturan produksi dalam basis pengetahuan mengimplementasikan
sebagian keahlian otonom yang dapat dikembangkan dan dimodifikasi secara
terpisah dari aturan lain. Pada saat digabungkan dan dimasukkan ke dalam mesin
inferensi, kumpulan aturan berlaku sinergi dan memberikan hasil yang lebih baik
daripada jumlah aturan individu (Turban, 2005).
3.2.2 Pohon Keputusan
Pohon keputusan juga disebut sebagai pohon inferensi. Pohon ini
menyediakan tampilan skematis proses inferensi. Tiap aturan disusun dari
sebuah premis dan kesimpulan. Dalam membangun pohon inferensi, premis dan
kesimpulan ditunjukkan sebagai node. Cabang menghubungkan premis dan
-
18
kesimpulan. Operator AND dan OR digunakan untuk merefleksikan struktur
aturan (Turban, 2005).
3.3 Basis Data
Basis data merupakan salah satu kumpulan data, pada umumnya
mendeskripsikan satu organisasi yang berhubungan atau lebih. Jumlah informasi
yang tersedia yang cukup banyak dan nilai data sebagai asset organisasi telah
diakui secara luas. Untuk memanfaatkan dataset yang besar dan kompleks,
pengguna memerlukan alat yang memudahkan pengaturan data dan
pengekstrakan informasi yang berguna dalam cara yang baik. Sebaliknya, data
dapat menjadi sesuatu yang tidak berguna, dengan biaya perolehan dan
pengelolaan lebih besar daripada nilai yang dapat diambil dari data tersebut.
3.3.1 Pengertian DBMS
DBMS merupakan perangkat lunak yang didesain untuk membantu
memelihara dan memanfaatkan kumpulan data yang besar. Kebutuhan terhadap
sistem tersebut, termasuk juga penggunaannya, berkembang secara pesat.
Alternatif penggunaannya adalah untuk menyimpan data dalam file dan menulis
kode aplikasi tertentu untuk mengaturnya. Fitur DBMS dapat digunakan untuk
mengelola data dengan lebih efisien karena volume data akan terus bertambah.
3.3.2 Pengertian Diagram Flow Diagram
DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk
menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari
sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan
interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data
tersebut (Kristanto, 2000).
-
19
Tabel 3.1 Simbol Data Flow Diagram
Simbol Arti Simbol Keterangan
PROSES Simbol ini digunakan untuk proses
pengolahan atau transformasi data.
EXTERNAL
ENTITY
Simbol ini digunakan untuk
menggambarkan asal atau tujuan
data.
DATA FLOW Simbol ini digunakan untuk
menggambarkan aliran data yang
berjalan.
DATA STORE Simbol ini digunakan untuk
menggambarkan data flow yang
sudah disimpan atau diarsipkan.
3.4 Faktor Kepastian (Certainty Factor)
Faktor kepastian menunjukkan tingkat kepercayaan terhadap suatu
kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan penilaian pakar. Factor kepastian
dapat direpresentasikan dengan range nila dari 0 sampai dengan 100. Factor
kepastian berbeda dengan probabilitas (Turban, 2005). Apabila disebutkan
tingkat keyakinan hujan pada hari ini sebesar 90, maka bukan berarti tidak akan
hujan sama sekali.
Faktor kepastian dapat digunakan untuk menggabungkan estimasi dari
beberapa pakar yang berbeda dalam berbagai cara, yaitu:
-
20
a. Menggabungkan beberapa faktor kepastian dalam satu aturan.
Diberikan contoh sebagai berikut:
E = (E1 AND E2 AND E3) OR (E4 AND NOT E5)
Nilai fakta-fakta tersebut apabila dihitung sebagai berikut:
E= max[min (E1,E2,E3), min (E4,-E5)]
Formula dasar dari factor kepastian adalah
CF (H,e) = CF (E,e) * CF (H,E) (3.1)
dimana,
CF (H,e) = faktor kepastian hipotesis yang didasarkan pada kepastian
fakta e.
CF (E,e) = Faktor kepastian dari fakta E membuat antecedent dari kaidat
berdasarkan pada ketidakpastian fakta e.
CF (H,e) = factor kepastian dalam hipotesa dengan asumsi bahwa fakta
diketahui dengan pasti bila CF (E,e) = 1 (Giarrantano dan Riley,
2002).
b. Menggabungkan dua atau lebih aturan
Jika ada aturan lain yang memiliki hipotesis yang sama namun berbeda
dalam factor kepastian, maka perhitungan factor kepastian dari kaidah
yang sama dihitung dari penggabungan fungsi untuk factor kepastian
yang didefinisikan sebagai berikut (Giarrantano dan Riley, 1998):
CF1 + CF2 (1-CF1), keduanya > 0
CF kombinasi = CF1+CF2
1min (CF1,|CF2|), salah satu < 0
CF1 + CF2 (1 CF1), keduanya < 0 (3.2)
-
21
3.5 Hama dan Penyakit
Upaya meningkatkan hasil pertanian, dapat ditempuh berbagai upaya,
diantaranya upaya perlindungan tanaman dari serangan hama dan penyakit.
Tanaman yang tumbuh baik dan ditaksir akan memberi hasil yang tinggi,
terkadang tidak menjadi kenyataan, hanya karena serangan hama dan penyakit.
Keadaan semacam ini sering di alami oleh para petani.
Istilah hama dan penyakit sering di anggap sama. Memang keduannya
sama-sama mendatangkan kerugian bagi tanaman atau manusia, tetapi
sebenarnya keduanya berbeda. Hama merupakan binatang yang merusak
tanaman dan umumnya merugikan manusia dari segi ekonomis. Kerugian
tersebut dihubungkan dengan nilai ekonomi, karena apabila tidak terjadi
penurunan ekonomi, manusia tidak akan memperhatikannya. Sedangkan
penyakit meupakan keadaan tanaman yang terganggu pertumbuannya dan
penyebabnya bukan binatang (hama). Penyebab penyakit dapat berupa bakteri,
virus, jamur, ganggang, maupun karena kekurangan unsur hara.
Pengamatan hama dan penyakit dapat dilakukan untuk mengetahui
sejauh mana tanaman terserang oleh hama atau penyakit. Pengamatan tersebut
berupa pengamatan kasar dan pengamatan halus. Pengamatan kasar adalah
untuk mengetahui secara kualitatif keadaan umum pertumbuhan tanaman.
Pengamatan halus adalah untuk memperoleh data kuantitatif yang meliputi
terutama populasi hama atau tingkat kerusakan tanaman dan berat serangan,
pada setiap fase pertumbuhan tanaman. Data tersebut diperoleh berdasarkan
pengamatan beberapa tanaman sampel yang tersebar secara sistematik dalam
suatu luasan tertentu.
Berikut merupakan contoh hama dan penyakit yang menyerang tanaman
mangga dengan gejala serangannya:
-
22
1. Antraknosa
Penyakit ini disebabkan jamur Colletotrichum gloesporioider (Penz.)
Sacc. Dianggap sebagai penyakit yang sering menyerang dan penting
untuk di basmi. Penyakit ini menyerang daun muda, batang, bunga
dan buah. Gejalanya pada daun berupa bercak tidak teratur, coklat
keabuan dan ukurannya tidak klebih dari 5 mm, namun jika sudah
banyak, bercak itu akan mengumpul dan menjadi bercak besar dan
akhirnya akan membentuk lubang dan daun akan kering kemudian
gugur. Gejala pada batang muda berupa bercak coklat keabuan, bisa
membesar membentuk gelang melingkar batang, dan akhirnya
membuat mati bagian yang terserang. Pada bunga akan terlihat bintik
bintik kecil dan merontokkan bunga. Sedangkan pada buah terlihat
bercak hitam pada kulit dan jika bercak banyak akan membuat daging
buah dibawahnya menjadi busuk. Pengendalian dengan cara
menghindari penanaman mangga saat curah hujan tinggi, memangkas
dan menusnahkan bagian yang terserang, menjaga kelembaban
kebun dengan pemangkasan rutin, pengelolaan air tepat dan
mengatur sistem drainase kebun. Pencegahan dengna kimiawi dapat
menggunakan Antracol 70 WP, Dithane M45 dan Benlate.
2. Bercak Daun Kelabu
Penyakit ini disebabkan jamur Pestalotiopsis mangiferae (Henn.)Stey.
Gejalanya pada daun muda berupa bercak putih keabuan, dapat
membentuk bercak yang besar dan dibatasi tepiannya dengan warna
gelap.akhirnya nanti daun akan berlubang dan gugur. Namun
pengendalian khusus tidak perlu dilakukan karena tidak terlalu
merugikan dan biasanya akan hilang bersamaan dengan kita
membasmi penyakit lainnya.
-
23
3. Lalat Buah
Hama lalat buah biasanya menyerang daging buah mangga hingga
menjadi busuk dan sangat mudah berguguran. Lalat buah betina
menyerang tanaman dengan cara menusukkan ujung perutnya pada
kulit buah yang sudah matang. Pada kesempatan itulah lalat buah
meletakkan telur pada daging buah, selanjutnya telur akan menjadi
larva yang dapat merusak daging buah. Gejala awal pada permukaan
kulit buah ditandai dengan adanya noda/titik bekas tusukan
ovipositor (alat peletak telur) lalat betina saat meletakkan telurnya ke
dalam buah. Selanjutnya akibat gangguan larva yang menetas dari
telur di dalam buah, maka noda-noda tersebut berkembang menjadi
bercak coklat di sekitar titik tersebut. Larva memakan daging buah,
dan akhirnya buah menjadi busuk dan gugur sebelum matang.
4. Penyakit Kulit
Penyakit ini disebabkan oleh jamur Botryodiplodia theobromae Pat.
Pada bagian tanaman yang terserang yaitu batang atau cabang,
mengeluarkan blendok, kulit berwarna gelap, kemudian mengering
dan agak mengendap dan selanjutnya pecah dan mengelupas sebagai
kepingan. Bagian yang sakit menjadi luka yang terbuka (kanker).
Cabang yang terserang berat bisa mati. Penyakit ini biasanya timbul
pada pangkal batang dan cabang-cabang yang mendadak menerima
sinar matahari penuh antara lain karena pemangkasan terlalu berat.
Patogen ini dapat menyebabkan matinya ujung tanaman (dieback)
pada ranting tanaman, juga dapat menyebabkan busuk lunak pada
buah.
5. Wereng Mangga
Wereng ini menyerang daun, rangkaian bunga dan ranting sambil
mengeluarkan cairan manis sehingga mengundang semut api untuk
memakan tunas atau kuncup. Cairan yang membeku menimbulkan
-
24
jamur kerak hitam. Kerusakan terjadi pada bunga karena tertutup
oleh lapisan penutup telur. Nimfa dan serangga dewasa menghisap
cairan sel daun-daun muda/pucuk dan tangkai bunga, sehingga bagian
tersebut layu, mengering lalu gugur. Pada bibit mangga, produksi
embun madu yang berlebihan mengganggu pertumbuhan dan bahkan
dapat mematikan bibit karena diikuti tumbuhnya embun jelaga.
6. Penggerek Cabang
Pada tanaman yang rusak berat, dapat mengakibatkan kerusakan
bunga dan cabang patah. Pada bekas patahnya cabang, terlihat
lubang dan saluran gerekan. Dari lubang gerekan tersebut mengalir
cairan getah berwarna hitam. Pada cabang-cabang yang mati apabila
dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal
semut.
7. Penyakit Karat Merah
Penyebab penyakit karat merah adalah jamur Colletotrichum
gloeosporiodes. Menyerang daun, ranting, bunga dan tunas sehingga
terbentuk bercak yang berwarna merah. Penyakit ini sangat
mempengaruhi proses pembuahan. Permukaan daun yang diserang
akan timbul bintik-bintik. Bila serangan hebat akan menyebabkan
kulit ranting mengering, tunas-tunas menjadi kerdil, daunnya jarang
sekali, akhirnya ranting dan daun-daun yang ada akan mati semua.
8. Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae
Permukaan kulit buah yang diserang timbul bercak-bercak hijau tua
dan berair. Lalu bercak ini akan berubah kehitam-hitaman, menonjol
keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang. Retak-retak ini sering
diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak. Akibatnya
buah dapat busuk dan rontok.
-
25
9. Jamur Upas
Cendawan ini dapat menyerang pada bagian batang, cabang, ranting,
dan buah. Gejala awal berupa terbentuknya miselium mengkilat
seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna
merah jambu. Gejala lanjut menyebabkan gejala ini membusuk. Daun-
daun yang terdapat pada ujung batang menjadi layu dan mengering.
Gejala pada buah berupa layu dan keriput.
10. Busuk Akar
Penyebab penyakit busuk akar adalah jamur Rosellinia bunodes (Berk.
et Br.) Sacc. Cendawan ini mempertahankan diri pada sisa-sisa akar
dan hanya menular melalui kontak antara akar yang sehat dan
sakit. Jamur membentuk misellium yang berwarna hitam pada
permukaan akar tanaman terserang. Bila kulit akar dikelupas, pada
permukaan kayu akan terlihat adanya titik-titik berwarna hitam dan
jika kayu dibelah pada bagian empelur terlihat berwarna putih
kehitam-hitaman. Gejala lanjut menyebabkan akar membusuk.
Tanaman yang terserang menunjukkan gejala layu, daunnya rontok
dan akhirnya mati.
-
26
BAB IV
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
4.1 Analisis Sistem
Sebelum Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman
dikembangkan, terlebih dahulu dilakukan tahapan analisis sistem. Analisis sistem
diperlukan untuk mengetahui berbagai kebutuhan pengguna sistem, yakni mengenai
masukan dan keluaran yang dibutuhkan. Dengan analisis yang baik maka
pengembangan sistem akan berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang
diharapkan.
4.1.1 Analisis Masalah
Mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang tanaman merupakan
permasalahan kecerdasan buatana khususnya sistem pakar, karena pemecahan
masalah tersebut dapat dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat
berperan sebagai pakar. Dalam proses diagnosa hama dan penyakit ini terjadi
perpindahan atau proses pengolahan informasi yang bersifat heuristik yang artinya
membangun dan mengoperasikan basis pengetahuan yang berisi fakta beserta
penalaran yang prosesnya disebut knowledge engineering, yaitu penyerapan basis
pengetahuan dari seorang pakar ke sebuah sistem komputer.
Fakta-fakta yang diperoleh dari pakar disimpan dalam bentuk basis
pengetahuan dan diolah dengan bantuan mesin inferensi, sehingga dapat ditarik
sebuah kesimpulan tentang hama dan penyakit yang akan menyerang tanaman
mangga dan gejala serangan serta pengendalian yang harus dilakukan. Informasi
-
27
besarnya nilai faktor kepastian (CF) gejala-gejala, hama dan penyakit tanaman dan
pengendalian berasal dari buku dan pakar.
4.1.2 Identifikasi Kebutuhan
Analisis Kebutuhan Fungsional
Fasilitas yang harus disediakan oleh sistem pakar ini, yaitu :
1. Fasilitas Akuisisi Pengetahuan
Fasilitas ini diperlukan untuk mengelola basis pengetahuan sistem pakar.
Fasilitas ini hanya dapat diakses oleh pakar.
2. Fasilitas Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman
Fasilitas ini digunakan untuk mendiagnosis gejala-gejala yang menyerang
jenis tanaman tertentu berdasarkan bagian tubuh tanaman yang akan
didiagnosis. Keluaran dari fasilitas ini adalah kesimpulan mengenai hama
atau penyakit yang menyerang pada tanaman tersebut dan tata cara
pengndaliannya. Fasilitas ini dapat diakses oleh POPT (Pengamat
Organisme Pengganggu Tanaman).
4.1.3 Deskripsi Sistem
Sistem yang akan dibangun adalah Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama dan
Penyakit pada Tanaman Mangga. Sistem ini adalah sistem pakar yang dibuat untuk
membantu pakar di bidang pertanian dan peneliti lapangan organisme pengganggu
tanaman (POPT) khususnya pada tanaman mangga . Dengan sistem ini, pengguna
akan dapat mengetahui organisme penganggu tanaman yang menyerang tanaman
mangga dan tata cara pengendaliannya yang perlu dilakukan untuk menangani
hama dan penyakit tersebut. Oleh karena itu, sistem ini harus memiliki spesifikasi
sebagai berikut:
-
28
1. Mampu memberikan kesimpulan hama atau penyakit yang menyerang
tanaman mangga .
2. Memberikan saran tata cara pengendalian yang harus dijalani oleh pengguna
sistem ini berdasarkan hama dan penyakit yang menyerang.
3. Menggunakan mesin inferensi dengan metode penelusuran runut maju
(forward chaining) dan faktor kepastian (certainty factor) untuk
perhitungannya.
4. Mempunyai fasilitas akuisisi pengetahuan yang hanya dapat diakses oleh
pakar.
Sesuai dengan struktur sistem pakar secara umum, sistem pakar untuk
diagnosa hama penyakit pada tanaman mangga terdiri dari dua lingkungan
kerja,yaitu: lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Pada lingkungan
pengembangan digunakan untuk memasukkan pengetahuan dari pakar dan
melakukan perbaikan pengetahuan. Sedangkan pada lingkungan konsultasi
merupakan lingkungan kerja yang digunakan oleh pengguna untuk memperoleh
informasi.
4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan
Analisis kebutuhan data direpresentasikan dalam ERD pada gambar 4.1.
Perancangan basis data diperlukan dalam merancang suatu sistem yang melibatkan
basis data. Perancangan ini berguna untuk mengetahui struktur data dan relasi antar
tabel dalam basis data. Tabel digunakan untuk menyimapan data-data yang
dimasukkan ke dalam sistem.
-
29
Gambar 4.1 ER-Diagram
Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel
Gejala
id
Nama_
gejala
Pengam
atan_ge
jala
pengamatan
id
Nama_
pengamat
an
keterangan
Aturan_gejala
Gejala_id
Aturan_id
Cf_gejala
Aturan
id
Hama_
penyakit
id
Cf_atur
an
Hama_penyakit
id
Nama_
hamape
nyakit
pengen
dalianmemiliki
menentukan
menentukan
ditentukan
gejala
PK id
nama_gejala
pengamatan_gejala
hama_penyakit
PK id
nama_hamapenyakit
pengendalian
pengamatan
PK id
nama_pengamatan
keterangan
aturan
PK id
hama_penyakit_id
cf_aturan
aturan_gejala
gejala_id
aturan_id
cf_gejala
-
30
Field id pada tabel gejala, tabel pengamatan, tabel hama_penyakit, dan
pada tabel aturan merupakan PRIMARY KEY. Field gejala_id dan aturan_id
merupakan FOREIGN KEY dari tabel gejala dan tabel aturan.
Pada penelitian ini, konsep basis data digunakan untuk mempresentasikan
pengetahuan yang secara garis besar berisi gejala dan hama penyakit. Sistem yang
dibangun memiliki tujuh tabel, yaitu:
1. Tabel Pengamatan
Tabel Pengamatan digunakan untuk menyimpan data bagian tanaman yang
diamati gejala-gejalanya akibat serangan hama dan penyakit. Field-field yang
terdapat dalam tabel_pengamatan dan tipe datanya dapat dilihat pada tabel
4.1.
Tabel 4.1 Tabel Pengamatan
2. Tabel Gejala
Data mengenai gejala-gejala serangan hama dan penyakit dapat dilihat pada
tabel 4.2.
Tabel 4.2 Tabel Gejala
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer Primary Key
Nama_Gejala Varchar Nama gejala
Pengamatan_gejala Varchar Daerah pengamatan gejala
No Nama Field Tipe Data Keterangan
1. Id Varchar Primary Key
2. Nama_Pengamatan Varchar Nama Pengamatan
-
31
3. Tabel Hama dan Penyakit
Data mengenai hama dan penyakit dan tata cara pengendaliannya dapat
dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Tabel Hama dan Penyakit
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Varchar Primary Key
Nama_hamaPenyakit Varchar Nama Hama dan Penyakit
Pengendalian Varchar Tata cara pengendalian
4. Tabel Aturan
Aturan yang terbentuk dari hama penyakit dan tingkat keyakinannya seperti
yang terlihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Tabel Aturan
Nama Field Tipe Data Keterangan
id Varchar Primary Key
Hama_penyakit_id Varchar Foreign Key dari tabel hama penyakit
cf_aturan Varchar
5. Tabel Aturan Gejala
Tabel ini berisi detail dari tabel aturan yaitu gejala-gejala tiap hama dan
penyakit beserta tingkat keyakinannya, yang terdiri dari 3 field, yaitu:
id_aturan, id_gejala dan cf_gejala seperti pada tabel 4.5 berikut.
Tabel 4.5 Tabel Aturan Gejala
Nama Field Tipe Data Keterangan
Aturan_id Integer Foreign Key dari tabel_aturan
Gejala_id Integer Foreign Key dari tabel_gejala
Cf_aturan Double
-
32
6. Tabel Threshold
Tabel ini berisi ambang batas nilai hama penyakit yang akan dimunculkan
dalam sistem seperti yang terlihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Tabel Threshold
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer
value Integer Nilai ambang batas
7. Tabel User
Data mengenai pengguna yang dapat mengakses sistem dapat dilihat pada
tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7 Tabel User
Nama Field Tipe Data Keterangan
ID Integer Primary Key
Username Integer Username
Usertype Varchar Tipe user pakar/pengguna
Password Varchar Password
8. Tabel Usertype
Data mengenai tipe user berdasarkan hak aksesnya dapat dilihat pada tabel
4.8.
Tabel 4.8 Tabel Usertype
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer Primary Key
Type Varchar tipe user
-
33
4.3 Basis Pengetahuan
Pada sistem ini, masalah yang akan dibahas adalah mengenai
pengidentifikasian hama dan penyakit yang ada pada tanaman mangga dan tata cara
pengendaliannya. Pada sistem ini dapat dilakukan penambahan data baru yang
berkaitan, seperti data gejala, aturan, nilai tingkat keyakinan gejala, dan tata cara
pengendaliannya. Sehingga sistem ini dapat digunakan untuk pengembangan
selanjutnya yakni diagnosa hama dan penyakit lainnya.
4.3.1 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan pada sistem pakar ini untuk mendiagnosa hama dan
penyakit yang menyerang tanaman mangga dan tata cara pengendaliannya didapat
dari:
1. Wawancara dan diskusi dilakukan dengan seorang dosen di Fakultas
Pertanian UGM., yaitu Suputa, S.P., M.P.
2. Beberapa buku yang berhubungan dengan pengetahuan OPT seperti:
a. Arga,dkk. (2010) pada bukunya yang berjudul Pedoman Pengenalan &
Pengendalian Organisme Pengganggu Tumbuhan pada Tanaman
Mangga
b. Buku keluaran dari Departemen Pertanian Direktoral Jendral Bina
Produksi Tanaman Pangan Balai Peramalan Organisme Pengganggu
Tumbuhan (2007) yang berjudul Petunjuk Peramalan Hama dan
Penyakit Tanaman Pangan dan Hortikultura.
3. Paper dan artikel dari internet seperti:
a. Gunawan (2009) dalam artikelnya yang berjudul Hama dan Penyakit
Tanaman Mangga yang diakses pada link http://klinik-
tanamanku.blogspot.com/2009/10/hama-dan-penyakit-tanaman-
mangga.html
-
34
b. Primus (2008) dalam artikelnya yang berjudul Lalat Buah Hengkang
Ekspor Mangga Indonesia Menjulang yang tercantum pada
http://nasional.kompas.com/read/2008/11/04/17052313/la
lat.buah.hengkang.ekspor.mangga.indonesia.menjulang
c. Setyolaksono (2011) dalam artikelnya yang berjudul Ekologi Hama
Pasca Panen (Hama Gudang) dan diakses di
http://ditjenbun.deptan.go.id/bbp2tpbon/index.php?option=com_con
tent&view=article&id=77:ekologi-hama-pascapanen-hama-
gudang&catid=12:news
Basis pengetahuan yang didapat dari akuisisi pengetahuan dipresentasikan
dalam tabel-tabel berikut:
Tabel 4.9 Tabel Hama dan Penyakit
ID Nama Hama dan Penyakit
Pengendalian
1 Antraknosa pemangkasan, penanaman jangan terlalu rapat, bagian tanaman terserang dikumpulkan dan dibakar.
2 Bercak Daun Kelabu
Pemeliharan tanaman secara baik, sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat menjadi sumber inokulum dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai serangan
3 Lalat Buah Memusnahkan buah yang rusak, pembungkusan buah , pemasangan perangkap lalat buah dengan memberi umpan berupa larutan sabun atau metil eugenol di dalam wadah dan insektisida.
4 Penyakit Kulit Belendok
Cara kultur teknis yaitu dengan menghindari pemangkasan terlalu berat dan sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat menjadi sumber inokulum. Cara kimiawi yaitu
-
35
dengan pengapuran pangkal batang, menutup bagian tanaman yang luka pada waktu pemangkasan dengan karbolium plantarium dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai gejala serangan
5 Wereng Mangga
Pengendalian kimiawi dengan aplikasi insektisida efektifapabila dijumpai 5 ekor wereng pada saat pembungaan dan pembentukan buah. Pengendalian biologi dengan memanfaatkan parasitoid telur Cendradora sp. (dapat memarasit sampai 40 %), Oligosita sp., dan Neobrachista java Gir.
Pengendalian mekanis dengan Memotong dan memusnahkan bagian tanaman yang terserang.
6 Penggerek Cabang
Memanfaatkan parasitoid telur Anagyrus dan Eupelmus (Promuscidae) dan menggunakan insektisida efektif.
7 Busuk Akar Pengendalian secara mekanis terhadap penyakit busuk akar dilakukan dengan memotong, membongkar dan membakar bagian akar yang terinfeksi. jika menggunakan bahan kimia, infus batang tanaman dengan menggunakan fungisida sistemik. Olesi bagian akar yang dipotong dengan berbahan aktif fungisida propamocrab hidroklorida (Previcur N) dengan dosis 2g/liter.
8 Penyakit Karat Merah
Pemangkasan dahan, cabang, ranting, menyemprotkan fungisida bubuk bordeaux atau sulfat tembaga.
9 Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae
Memotong dan membakar daun atau buah yang terserang. Semprotkan funngisida Antracol 70 WP dengan dosis 2 g/liter air.
10 Jamur Upas Memangkas bagian tanaman yang tidak produktif untuk mengurangi kelembaban dan
-
36
memotong bagian tanaman yang terserang lalu dimusnahkan
Tabel 4.10 Tabel Pengamatan
Tabel 4.11 Tabel Gejala
id gejala gejala
1 Terdapat bercak-bercak pada daun
2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang
3 Daun kering
4 Daun gugur
5 Daun layu
6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan
7 Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap
8 Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang
9 Daun mati
10 Daunnya jarang
11 Terdapat bintik-bintik pada daun
12 Pada batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang
ID Pengamatan
1 Daun
2 Batang/cabang/ranting
3 Buah
4 Bunga
5 Akar
6 Lain-lain
-
37
13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok
14 Kulit batang berwarna gelap
15 Kulit batang kering dan agak mengendap
16 Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan
17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka
18 Cabang mati
19 Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat
20 Cabang patah
21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan
22 Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam
23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut
24 Kulit ranting mengering
25 Ranting mati
26 Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga
27 Rontoknya kuncup bunga
28 Kerusakan pada bunga
29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur
30 Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur)
31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah
32 Buah busuk
33 Buah gugur
34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair
35 Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang
36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak
37 Buah layu
38 Buah keriput
39 Terdapat jamur yang membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman
-
38
40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam-hitaman.
41 Akar busuk
42 Tunas kerdil
43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang
44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya
45 Tanaman layu
46 Tanaman mati
4.3.2 Representasi Pengetahuan
Langkah-langkah yang perlu dilakuakan untuk membuat representasi
pengetahuan sistem pakar untuk diagnosa hama dan penyakit pada tanaman
mangga yaitu:
1. Pembuatan tabel keputusan (decision tabel) yang berguna untuk
mendeskripsikan pengetahuan.
2. Pembuatan pohon penelusuran gejala.
3. Konverensi pohon keputusan menjadi aturan produksi.
Berdasarkan data gejala dan data hama dan penyakit yang ada kemudian
dibuat tabel keputusan yang menunjukkan hubungan antara keduanya, seperti
dapat dilihat pada tabel 4.4
-
39
Tabel 4.12 Tabel Keputusan
id_Pengamatan Pengamatan id gejala Gejala HP1 HP2 HP3 HP4 HP5 HP6 HP7 HP8 HP9 HP10
1
Daun
1 Terdapat bercak-bercak pada
daun
2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang
3 Daun kering
4 Daun gugur
5 Daun layu
6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan
7 Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap
8 Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang
9 Daun mati
10 Daunnya jarang
11 Terdapat bintik-bintik pada daun
-
40
2
Batang
12 Pada batang muda terdapat
bercak-bercak berwarna
kelabu yang bisa
berkembang dan
menggelangi batang yang
dapat menyebabkan matinya
bagian yang terserang
13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok
14 Kulit batang berwarna gelap
15 Kulit batang kering dan agak mengendap
16 Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan
17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka
18 Cabang mati
19 Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat
20 Cabang patah
21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan
-
41
22 Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam
23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut
24 Kulit ranting mengering
25 Ranting mati
3
Bunga
26 Terdapat bercak-bercak
coklat nekrosis pada bunga
27 Rontoknya kuncup bunga
28 Kerusakan pada bunga
29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur
4
Buah
30 Kulit buah terdapat adanya
noda/titik bekas tusukan
ovipositor (alat peletak telur)
31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah
32 Buah busuk
33 Buah gugur
34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair
-
42
35 Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang
36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak
37 Buah layu
38 Buah keriput
5
Akar
39 Terdapat jamur yang
membentuk misselium yang
berwarna hitam pada
permukaan akar tanaman
40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam- hitaman.
41 Akar busuk
6
Gejala Umum
42 Tunas kerdil
43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang
-
43
44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya
45 Tanaman layu
46 Tanaman mati
-
44
Berdasarkan tabel keputusan dari gejala dan hama penyakit yang dibuat untuk
tanaman mangga, maka pohon penelusuran gejala yang dapat dibentuk untuk diagnosa
hama dan penyakit pada tanaman mangga adalah seperti pada gambar 4.1 berikut ini.
-
45
1
6
1
5
1
4
1
3
1
2
1
1
1
0876541 32 9
2
4
3
1
3
0
2
1
2
8
2
2
1
9
2
9
2
3
HP
1
4
1
4
4
1
7
2
0
4
5
3
3
3
2
3
6
3
9
4
2
3
4
3
5
4
0
3
7
4
6
3
8
4
3
1
8
2
7
2
6
2
5
HP
3
HP
2HP
4
HP
5
HP
6
HP
7
HP
8
HP
9
HP
10
Gejala pada daun
Gejala pada batang
Gejala pada bunga
Gejala pada buah
Gejala pada akar
Gejala umum
Keterangan :
HP1 : Antraknosa
HP2 : Bercak daun kelabu
HP3 : Lalat buah
HP4 : Penyakit kulit blendok
HP5 : Wereng mangga
HP6 : Penggerek cabang
HP7 : Busuk akar
HP8 : Penyakit karat merah
HP9 : Bakteri pseudomas mangiferae
HP10 : Jamur upas
Pilih Gejala
Gambar 4.1 Pohon Penelusuran Gejala
-
46
4.3.2.1 Aturan Produksi
Aturan produksi dibuat berdasarkan hasil analisis tabel dan pohon keputusan
yang telah dibuat sebelumnya. Aturan produksi ini menggunakan IF-THEN, IF merupakan
informasi masukkan, sedangkan THEN merupakan konklusi atau kesimpulan.
Bentuk umum:
IF Gejala A AND Gejala B ANDAND Gejala X
THEN OPT
Tabel aturan produksi yang dibuat untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman
mangga dapat dilihat pada tabel 4.13.
Tabel 4.13 Tabel Aturan Produksi
No Aturan
1 IF Terdapat bercak-bercak pada daun AND Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang AND Daun kering AND Daun gugur AND Daun layu THEN Antraknosa
2 IF batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang THEN Antraknosa
3 IF Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga AND Rontoknya kuncup bunga THEN Antraknosa
4 IF Terdapat bercak coklat/hitam pada buah AND Buah busuk THEN Antraknosa
5 IF Pada daun terjadi bercak-bercak tidak teratur AND Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan AND Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap AND Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang THEN Bercak Daun Kelabu
6 IF Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur) AND Terdapat bercak coklat disekitar titk tersebut AND Buah busuk AND Buah gugur sebelum matang THEN Lalat Buah
-
47
7 IF Batang atau cabang mengeluarkan blendok AND Kulit batang berwarna gelap AND Kulit batang kering dan agak mengendap AND Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan AND Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka AND Cabang mati THEN Penyakit Kulit Belendok
8 IF Buah busuk THEN Penyakit Kulit Belendok
9 IF Terganggunya pertumbuhan AND Tanaman mati THEN Wereng Mangga
10 IF Kerusakan pada bunga AND Tangkai bunga layu, kering, dan gugur THEN Wereng Mangga
11 IF Daun kering AND Daun gugur THEN Wereng Mangga
12 IF Cabang patah AND Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan AND Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam AND Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal THEN Penggerek Cabang
13 IF Kerusakan pada bunga THEN Penggerek Cabang
14 IF Tanaman layu THEN Busuk Akar
15 IF Terdapat jamur yang membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman AND Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam-hitaman AND Akar busuk THEN Busuk Akar
16 IF Daun gugur AND Daun mati THEN Busuk Akar
17 IF Tunas kerdil THEN Penyakit Karat Merah
18 IF Terdapat bintik-bintik pada daun AND Daunnya jarang AND Daun mati THEN Penyakit Karat Merah
19 IF Kulit ranting mengering AND Ranting mati THEN Penyakit Karat Merah
20 IF Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair AND Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang AND Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak AND Buah busuk AND Buah gugur THEN Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae
21 IF Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang THEN Jamur Upas
-
48
22 IF Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat THEN Jamur Upas
23 IF Daun layu AND Daun kering THEN Jamur Upas
24 IF Buah layu AND Buah keriput THEN Jamur Upas
Tabel 4.14 merupakan representasi gabungan tabel 4.4 dan 4.5 yang berisi faktor
kepastian suatu gejala terhadap penyakitnya dan faktor kepastian hama penyakit
terhadap gejalanya. Tabel ini nantinya akan dijadikan dasar perhitungan nilai certainty
factor suatu penyakit ketika gejala telah dipilih.
Tabel ini terdiri dari ID hama penyakit pada tabel hama penyakit dan ID gejala
pada tabel gejala dan nilai tingkat keyakinan pakar terhadap suatu gejala mempengaruhi
suatu penyakit. Misal pada tabel 4.14, untuk suatu hama penyakit yang memiliki ID HP1,
yaitu Antraknosa memiliki suatu gejala dengan ID gejala 1 (terdapat bercak-bercak pada
daun) dengan tingkat keyakinan sebesar 0,7, ID gejala 2 (pusat bercak sering
menyebabkan bercak berlubang) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.7, ID gejala 3 (daun
kering) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.6, ID gejala 4 (daun gugur) dengan tingkat
keyakinan sebesar 0.6, dan ID gejala 5 (daun layu) dengan tingkat keyakinan sebesar 0.5.
Dimana nilai tingkat keyakinan didapatkan dari seorang pakar.
Tabel 4.14 Tabel Aturan
Id_aturan Id_hama penyakit Id_gejala CF_gejala
CF_aturan
1 HP1 1 0.7 0.8
1 HP1 2 0.7 1 HP1 3 0.6 1 HP1 4 0.6 1 HP1 5 0.5 2 HP1 12 0.8 0.8
3 HP1 26 0.7 0.7
-
49
3 HP1 27 0.5
4 HP1 31 0.55 0.5
4 HP1 32 0.5 5 HP2 1 0.6 0.5
5 HP2 6 0.8 5 HP2 7 0.5 5 HP2 8 0.8 6 HP3 30 0.8 0.7
6 HP3 31 0.75 6 HP3 32 0.7 6 HP3 33 0.4 7 HP4 13 0.8 0.6
7 HP4 14 0.3 7 HP4 15 0.5 7 HP4 16 0.4 7 HP4 17 0.6 7 HP4 18 0.5 8 HP4 32 0.3 0.3
9 HP5 3 0.5 0.4
9 HP5 4 0.4 10 HP5 28 0.6 0.6
10 HP5 29 0.6 11 HP5 44 0.3 0.5
11 HP5 46 0.4 12 HP6 20 0.5 0.7
12 HP6 21 0.8 12 HP6 22 0.9 12 HP6 23 0.7 13 HP6 28 0.5 0.5
14 HP7 4 0.6 0.8
14 HP7 9 0.9 15 HP7 39 0.8 0.7
15 HP7 40 0.9 15 HP7 41 0.5 16 HP7 45 0.5 0.5
-
50
17 HP8 9 0.7 0.7
17 HP8 10 0.8 17 HP8 11 0.7 18 HP8 24 0.6 0.6
18 HP8 25 0.6 19 HP8 42 0.6 0.6
20 HP9 32 0.85 0.9
20 HP9 33 0.9 20 HP9 34 0.9 20 HP9 35 0.8 20 HP9 36 0.7 21 HP10 3 0.8 0.7
21 HP10 5 0.7 22