SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

ABSTRACT

IDENTIFICATION SYSTEM FOR RICE PLENT DESEASES BY USING FORWARD CHAINING METHOD

By

IKA ARTHALIA WULANDARI

Rice plant diseases can be identified from their symptoms. To find out exactly the rice plant disease, it will need agricultural experts. Numbers and distributions of agricultural experts are very limited and they cannot overcome the problems optimally, so that a system containing knowledge as what experts di is required. This research was to design web-based experts system by using forward chaining method and certainty factor. Data processed in this system were 16 diseases and 26 of disease symptoms. This system which was developed had superiorities and easiness in accessing it, user friendly, and

displaying certainty levels from diagnosis results with 81% of customer’s satisfaction.

ABSTRAK

SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

Oleh

IKA ARTHALIA WULANDARI

Penyakit tanaman padi dapat diketahui dari gejala-gejala yang ditimbulkannya, untuk mengetahui secara tepatnya, dibutuhkan seorang pakar/ahli pertanian. Jumlah dan penyebaran pakar saat ini sangat terbatas dan belum bisa mengatasi permasalahan ini secara maksimal, sehingga diperlukan suatu sistem yang berisi pengetahuan kemampuan layaknya seorang pakar pertanian. Pada penelitian ini dirancang sistem pakar berbasis web dengan metode inferensi forward chaining dan faktor kepastian (certainty factor). Data yang diolah dalam sistem ini adalah sebanyak 16 penyakit dengan 26 gejala penyakit. Sistem yang telah dikembangkan mempunyai keunggulan dalam kemudahan akses dan kemudahan pemakaian serta menampilkan tingkat kepastian dari hasil diagnosa dengan persentasi kepuasan pengguna sebesar 81%.

SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

Oleh

IKA ARTHALIA WULANDARI

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar SARJANA KOMPUTER

Pada

Jurusan IlmuKomputer

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG 2015

SISTEM IDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN PADI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

(Skripsi)

Oleh

IKA ARTHALIA WULANDARI

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG 2015

DAFTAR GAMBAR

Gambar Halaman

1.1 Grafik Tahan Pangan dan Gizi ... 1

2.1 Komponen-Komponen dalam Sebuah Sistem Pakar ... 7

3.1 Diagram Alir Penelitian ... 28

3.2 Proses Bisnis Konsultasi ... 30

3.3 Proses Bisnis Admin ... 31

3.4 Diagram Konteks Sistem Identifikasi Penyakit Tanaman Padi ... 32

3.5 Data Flow Diagram Level 1untuk user ... 33

3.6 Data Flow Diagram Level 1 untuk admin/pakar ... 34

3.7 Data Flow Diagram Level 2 User ... 34

3.8 Entity Relationship Diagram Sistem Identifikasi Penyakit Padi ... 35

3.9 Rancangan interface daftar penyakit ... 36

3.10 Rancangan interface detail penyakit ... 37

3.11 Rancangan interface form konsultasi... 37

3.12 Rancangan interface hasil konsultasi ... 38

3.13 Rancangan Interface Form Master Penyakit ... 38

3.14 Rancangan Interface Form Master Gejala ... 39

3.15 Rancangan Interface Form Master Root ... 40

3.16 Rancangan Interface Form Rule ... 40

4.1 Tampilan awal proses konsultasi ... 48

4.2 Tampilan lanjut proses konsultasi ... 48

4.3 Tampilan hasil konsultasi ... 49

4.4 Grafik jawaban responden pertanyaan 1... 56

4.5 Grafik jawaban responden pertanyaan 2... 57

4.6 Grafik jawaban responden pertanyaan 3... 58

4.7 Grafik jawaban responden pertanyaan 4... 59

DAFTAR TABEL

Tabel Halaman

2.1 Interpretasi dari seorang pakr ... 13

2.2 Simbol Data Flow Diagram ... 15

2.3 Simbol ERD ... 15

2.4 Simbol-simbol Flow Direction ... 16

2.5 Simbol-simbol Processing ... 17

2.6 Simbol-simbol Input/Output ... 17

4.1 Pengujian Rule ... 49

4.2 Test case pengujian keakuratan hasil ... 52

4.3 Hasil Jawaban Kuisioner dengan empat pilihan pertanyaan ... 54

MOTO

Jangan menunggu hidupmu bahagia lalu kau tersenyum. Tapi...

Tersenyumlah agar hidupmu bahagia. Dan ketika kau tak mampu membuatnya tersenyum,

maka jangan pernah membuatnya bersedih.

Sesungguhnya bersama kesulitan itu ada kemudahan. (QS Al Insyiroh : 6)

PERSEMBAHAN

Alhamdulillahirobbil ’Alamin…

Terucap syukur yang mendalam kepada Allah SWT,

ku persembahkan skripsi ini sebagai tanda cinta, kasih sayang, dan baktiku

kepada :

Bapak dan mamak tercinta yang telah membesarkanku dengan penuh kesabaran.

Terimakasih atas tangan yang tak pernah berhenti menadah untuk

mendo’akanku, atas harapan dan kepercayaan yang tak pernah hilang untukku,

atas senyuman yang menjadi penyemangatku dan atas jiwa untuk cinta, kasih

sayang, dan pengorbananmu untukku. Allahumaghfirlii waliwa lidayya

warhamhuma kama robbayani shaghiraan.

Adik satu satunya yang tercinta dan tersayang terima kasih atas do’a, motivasi

dan dukungannya, hanya Allah yang mampu membalasnya.

Almamater tercinta

Universitas Lampung

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Metro 31 Oktober 1993. Penulis adalah anak pertama dan anak wanita satu-satunya dari dua bersaudara pasangan Bapak Siswoko dan Ibu Isnaningsih.

Pendidikan formal yang ditempuh penulis dimulai dari Taman Kanak-Kanak (TK) Dharma Wanita, Bumi Dipasena Mulia, lulus pada tahun 1999. Sekolah Dasar di SD Negeri 1 Bumiharjo, Batanghari Lampung Timur, lulus tahun 2005. Sekolah Menengah Pertama di SMP Negeri 2 Metro, lulus tahun 2008. Sekolah Menengah Atas di SMA Negeri 4 Metro, lulus tahun 2011.

Pada tahun 2011 penulis terdaftar sebagai Mahasiswi Program Studi Ilmu Komputer, Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam melalui jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Undangan.

Selama kuliah, penulis mengikuti organisasi internal jurusan yakni Himpunan Mahasiswa Jurusan Ilmu Komputer (Himakom) sebagai Anggota Bidang Internal periode 2011/2012 dan Sekretaris Bidang Kesekretariatan periode 2012/2013. Penulis melaksanakan Kerja Praktek (KP) di PT. Air Media Persada pada tahun 2014.

SANWACANA

Assalamualaikum wr.wb.

Alhamdulillah, segala puji bagi Allah SWT yang telah melimpahkan rahmat, hidayah-Nya dan shalawat serta salam tetap tercurah kepada suri tauladan umat yaitu Rasulullah SAW sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir yang berjudul “Sistem Identifikasi Penyakit Tanaman Padi Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining” dengan baik dan lancar.

Terima kasih penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu dan berperan besar dalam menyusun tugas akhir ini, antara lain :

1. Kedua orangtua tercinta, Bapak Siswoko dan Ibu Isnaningsih atas apa yang telah diberikan selama ini, doa, dorongan semangat dan kasih sayang yang tak terhingga yng selalu penulis rasakan. Adikku tercinta Imam Wahyu Nugroho yang selalu memberi keributan-keributan di rumah yang secara tidak langsung menjadi motivasi mbak.

2. Bapak Aristoteles, S.Si., M.Si selaku pembimbing 1 serta pembimbing akademik penulis. Terimakasih atas ilmu, bimbingan, waktu dan nasihat yang tak ternilai harganya.

3. Bapak Radix Suharjo, Ph.D selaku pembimbing 2 serta selaku pakar yang telah memberikan ilmu, waktu, bimbingan dan motivasi yang tak terhingga.

4. Bapak Dr. Ir.Kurnia Muludi, M. Sc selaku pembahas atas segala waktu, masukan dan koreksi yang telah diberikan.

5. Bapak Ir. Machudor Yusman, M.Kom sebagai Ketua Jurusan S1 Ilmu Komputer FMIPA Universitas Lampung.

6. Bapak Dwi Sakethi, M.Kom sebagai Sekretaris Program Studi S1 Ilmu Komputer FMIPA Universitas Lampung.

7. Bapak Suharso, Ph.D selalu Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lampung.

8. Bapak dan Ibu seluruh Dosen Jurusan Ilmu Komputer yang terus membimbing, menasehati, dan mengajarkan penulis dari awal perkuliahan sebagai mahasiswa baru hingga sampai ke tahap ini.

9. Wanita-wanita yang luar biasa, Riska, Dea, Mamay, Orien, Anti, Qila, Harisa, Uti yang selalu memberikan ilmu, semangat, dukungan serta kebersamaan yang tak akan terlupakan. We’re strong woman sis, love you.

10. Rekan-rekan S1 Ilmu Komputer angkatan 2011. Aldona, Fitriana, Novita, Yunita, Dona, Clara, Ana, Pandya, Rahmat, Fathan, Amir, Tryo, Jonhar, Harry, Indra, Azharico, Ade, Fajri, Basir, Bobby, Rifki, Rudra, Ardhika, Budiman, Panji, Okky, Ardi, Ardye, Galih, Gamma, Dimas, Sigit, Pradana, Rizqi, Bayu, Adi Saryadi, Adi Wijaya, dan Rian terimakasih atas dukungan, persahabatan dan kebersamaan yang telah diberikan.

11. Kakak-kakak tingkat Ilmu Komputer terimakasih atas ilmu yang kalian berikan sangat membantu kami melewati kerasnya perkuliahan di Ilmu Komputer ini.

12. Teman-teman Himakom yang sudah mengajari dalam banyak hal. Semoga Himakom semakin sukses untuk kedepannya. Himakom, MAKIN JAYA. 13. Teman seperjuangan KKN Sidoluhur, Jeje, Lili, Nyunyu, Is, Yunus, Bang

Lukman, Bang Jevri, Rio, Lurah Sidoluhur (Bapak Puji Winarno) dan keluarga, Mbah dan revan serta Ibu Bidan Ani dan keluarga. Kalian punya ruang sendiri di hati ini.

14. Keluarga besar PT. Air Media Persada, terimakasih telah mengizinkan untuk melaksanakan KP di perusahan ini. Doakan saya akan bisa sehebat kalian. 15. Mas Kholis dan Bu Anita yang selalu siap dan selalu ikhlas untuk direpotkan,

terimakasih mas, bu.

Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam laporan skripsi yang telah disusun ini. Namun, penulis berharap dengan segala kekurangan yang ada semoga tulisan ini bisa memberikan manfaat kelak di kemudian hari.

Wassalamualaikum wr.wb

Bandarlampung, 18 Agustus 2015 Penulis,

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL ... i

DAFTAR ISI ... ii

DAFTAR GAMBAR ... v

DAFTAR TABEL ... vi

BAB I PENDAHULUAN 1.1Latar Belakang ... 1

1.2Rumusan Masalah ... 3

1.3Batasan Masalah... 4

1.4Tujuan Penulisan ... 4

1.5Manfaat Penulisan ... 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1Sistem Pakar ... 6

2.2Struktur Sistem Pakar ... 6

2.3Representasi Pengetahuan ... 8

2.3.1 Representasi Logika ... 9

2.3.2 Jaringan Semantik ... 9

2.3.3 Frame ... 9

2.3.4 Script ... 10

2.4Teknik Inferensi ... 10

2.5Faktor Kepastian(Certainty Factor) ... 11

2.6Metode Pengembangan Perangkat Lunak ... 13

2.6.1 Analisis Sistem ... 13

2.6.2 Desain Sistem ... 14

2.6.3 Implementasi Sistem ... 18

2.6.4 Pemeliharaan Sistem ... 18

2.7Skala Likert ... 18

2.8Tanaman Padi ... 19

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1Waktu dan Tempat Penelitian ... 26

3.2Spesifikasi Kebutuhan Fungsional ... 26

3.3Perangkat Penelitian ... 27

3.3.1 Perangkat Lunak ... 27

3.3.2 Perangkat Keras ... 27

3.4Tahapan Penelitian ... 28

3.4.1 Studi Literatur ... 28

3.4.2 Wawancara ... 29

3.4.3 Perancangan Aplikasi ... 29

3.4.3.1. Proses Bisnis ... 29

3.4.3.2. Context Diagram ... 31

3.4.3.3. Data Flow Diagram (DFD) ... 32

3.4.3.4. Entity Relationship Diagram (ERD) ... 35

3.4.4 Implementasi (Tahap Pengembangan) ... 41

3.4.5 Pengujian Sistem ... 41

3.4.6 Melakukan Pembahasan ... 41

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1Analisa Kebutuhan Data ... 42

4.2Representasi Pengetahuan ... 43

4.3Implementasi dan Pengujian ... 46

4.3.1 Pengujian Fungsional Sistem ... 47

4.3.2 Pengujian Keakuratan Hasil ... 51

4.3.3 Pengujian Kepuasan Pengguna ... 53

4.3.3.1. Analisa Hasil Kuisioner ... 55

BAB V SIMPULAN DAN SARAN 5.1Simpulan ... 62

5.2Saran ... 62 DAFTAR PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Indonesia merupakan Negara Agraris yang memiliki potensi yang baik dibidang pertanian. Sebagian besar penduduk Indonesia bekerja sebagai petani. Namun saat ini area persawahan sudah jarang sekali kita temui terutama di daerah perkotaan. Banyak lahan persawahan yang sudah menjadi pabrik-pabrik ataupun perumahan. Berkurangnya area sawah membuat hasil produksi menjadi menurun, belum lagi dengan banyaknya penyakit yang ada pada tanaman di persawahan.

Gambar 1.1 Grafik Tahan Pangan dan Gizi (Hanani, 2009)

Padi Jagung Kedela i Kc. Tanah Ubi Kayu Ubi Jalar Sayur Buah-buaha n Minya k Sawit Gula Pasir 2003 52138 10886 672 786 18524 1991 8575 13551 10540 1632 2004 54088 11225 723 837 19425 1902 9060 14348 11807 2053 2005 54151 12524 808 836 19321 1857 9102 14787 11862 2393 2006 54455 11609 748 838 19987 1854 9564 16171 13391 3350 2007 57157 13288 593 789 19988 1887 9941 17352 14152 3784 2008 59877 14854 724 772 20795 1906 10234 19279 19805 4465

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 R ib u to n

2

Berdasarkan Gambar 1.1 produksi bahan pangan yang terdiri dari: padi, jagung dan ubi kayu meningkat selama 2003 sampai dengan 2008 dan tanaman padi merupakan tanaman yang paling produktif di antara tumbuhan-tumbuhan serealia lainnya. Dikarenakan tingginya tingkat kebutuhan penduduk Indonesia akan padi, maka petani perlu dukungan yang maksimal untuk dapat menghasilkan padi yang berkualitas baik dengan kuantitas panen yang maksimal pula. Salah satu masalah yang dihadapi petani secara umum yaitu masalah dalam mengatasi serangan penyakit terhadap tanaman padi mereka (Hanani, 2009).

Jika petani tersebut memiliki pengetahuan lebih mengenai serangan penyakit, maka serangan tersebut ini akan langsung dapat diatasi. Sebaliknya jika petani kurang memiliki pengetahuan mengenai serangan penyakit, maka petani tersebut cenderung membutuhkan bantuan orang yang lebih ahli untuk mengatasi masalah ini. Pada kenyataannya, saat ini banyak petani Indonesia yang membutuhkan bantuan para ahli untuk mengatasi masalah pertanian mereka, tetapi jumlah ahli dan penyebarannya terbatas menyebabkan permasalahan ini belum dapat diatasi dengan maksimal.

Sebelumnya beberapa peneliti telah melakukan perancangan tentang sistem pakar

diagnosa penyakit tanaman padi ini. Diantaranya “Sistem Pakar Diagnosa

Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining” oleh Honggowibowo (2009), “An Expert System for Diagnosis of Diseases in Rice

Plant” oleh Sarma, dkk. dan “Rancang Bangun Sistem „Permadi‟ : Peringatan Dini Serangan Hama Tanaman Padi Berbasis Data Historis Klimatologi” oleh Wahyono,dkk.(2012). Dari ketiga penelitian tersebut, belum ada penelitian yang

3

menerapkan faktor kepastian (Certainty Factor) dalam proses pengambilan keputusannya. Certainty Factor menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Certainty Factor membuat penggunanya mendapat solusi dari permasalahannya dan dapat mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa (Kusrini, 2008).

Pada penelitian ini dilakukan perancangan sistem pakar yang diharapkan dapat menjadi acuan bagi petani atau orang yang ingin belajar bertani tahu bagaimana cara mengidentifikasi penyakit padi beserta solusinya sebelum bertanya pada seorang pakar agar memperoleh produksi secara maksimal dengan menerapkan faktor kepastian (Certainty Factor) dalam pengambilan keputusannya. Sistem Pakar tanaman padi adalah sistem yang dapat mengidentifikasi penyakit tanaman padi berdasarkan gejala-gejala yang ada serta memberikan solusi berdasarkan jenis penyakit layaknya seorang pakar. Dengan bantuan sistem pakar, diharapkan bahwa orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, maka rumusan masalah yang dibahas yaitu bagaimana membangun program aplikasi berbasis web yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit padi berdasarkan gejala yang diberikan dan dapat memberikan solusi penanganan terhadap penyakit yang menyerang tanaman padi?

4

1.3 Batasan Masalah

Hal-hal yang menjadi batasan dalam pengembangan sistem ini adalah sebagai berikut:

1. Sistem yang dibangun hanya dapat mendiagnosa penyakit yang sering menyerang tanaman padi secara umum.

2. Sistem yang dibangun menggunakan Metode Forward Chaining, yakni mengidentifikasi penyakit tanaman padi berdasarkan gejala yang diberikan oleh sistem.

1.4 Tujuan Penulisan

Tujuan pengembangan sistem ini adalah membangun program aplikasi yang dapat mengidentifikasi penyakit yang menyerang tanaman padi berdasarkan gejala yang diberikan dan memberikan solusi terhadap penyakit yang menyerang tanaman padi dengan mendistribusikan pengetahuan manusia ke dalam sistem.

1.5 Manfaat Penulisan

Dengan adanya program aplikasi yang dibuat ini, diharapkan dapat memberikan manfaat antara lain:

1. Mempermudah pengguna (masyarakat luas) untuk mengetahui jenis-jenis penyakit tanaman padi.

2. Mempermudah pengguna (masyarakat luas) untuk mengetahui bagaimana cara menangani penyakit yang menyerang tanaman padi mereka.

5

3. Membantu petani untuk menekan terjadinya kerugian bahkan gagal panen pada tanaman padi mereka.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sistem Pakar

Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar berasal dari istilah knowledge-based expert system, yaitu sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan kedalam komputer dan kemudian digunakan unruk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia (Sutojo dkk., 2011).

2.2 Struktur Sistem Pakar

Menurut Sutojo dkk. (2011) dan Siswanto (2010), sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu bagian lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consulation environment). Lingkungan pengembang digunakan oleh pembuat sistem pakar untuk membangun komponen-komponennya dan memperkenalkan pengetahuan ke dalam knowledge base (basis pengetahuan). Sedangkan lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna untuk berkonsultasi sehingga pengguna mendapatkan pengetahuan dan nasihat dari sistem pakar layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar.

7

Lingkungan Lingkungan

Konsultasi Pengembangan

Gambar 2.1 Komponen dalam sebuah sistem pakar (Sutojo dkk., 2011) Pada Gambar 2.1 dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Akuisisi Pengetahuan

Subsistem ini digunakan untuk memasukkan pengetahuan dari seorang pakar dengan cara merekayasa pengetahuan agar bisa diproses oleh komputer dan meletakkannya ke dalam basis pengetahuan dengan format tertentu.

2. Basis pengetahuan (knowledge base)

Basis pengetahuan berisi pengetahuan yang diperlukan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan terdiri dari dua elemen dasar yaitu fakta dan rule atau aturan.

3. Mesin inferensi (Interference Engine)

Mesin inferensi adalah sebuah program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan untuk memformulasikan konklusi.

Akuisisi pengetahuan Fakta-fakta tentang kejadian tertentu User Antarmuka Aksi yang direkomendasi Fasilitas penjelasan Motor inferensi

Blackboard

Rencana Agenda Solusi Deskripsi

masalah

Basis Pengetahuan Fakta : Apa yang diketahui

tentang area domain Rule : logical reference

Rekayasa Pengetahuan Pengetahuan pakar Perbaikan pengetahuan

8

4. Daerah kerja (Blackboard)

Daerah kerja yaitu area pada memori yang berfungsi sebagai basis data. Ada tiga tipe keputusan yang dapat direkam pada blackboard yaitu rencana, agenda dan solusi.

5. Antarmuka (User Interface)

Antarmuka digunakan sebagai media komunikasi antara pengguna dan sistem pakar. Program akan mengajukan pertanyaan-pertanyaan dnan sistem pakar akan mengambil kesimpulan berdasarkan jawaban dari user.

6. Subsistem penjelasan (Explanation Subsystem)

Subsistem penjelasan berfungsi memberi penjelasan kepada user, bagaimana suatu kesimpulan dapat diambil.

2.3 Representasi Pengetahuan

Pengetahuan (knowledge) adalah serangkaian informasi mengenai gejala-diagnosa, sebab-akibat, aksi-reaksi tentang suatu domain tertentu. Representasi pengetahuan merupakan metode yang digunakan untuk mengodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Perepresentasian dimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting problema dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan problema. Pemilihan representasi pengetahuan yang tepat akan membuat sistem pakar dapat mengakses basis pengetahuan tersebut untuk keperluan pembuatan keputusan (Kusrini, 2008). Menurut Kusrini (2008), karakteristik dari metode representasi pengetahuan adalah sebagai berikut:

1. Harus bisa di program dengan bahasa pemrograman atau dengan shells dan hasilnya disimpan dalam memori.

9

2. Dirancang sedemikian sehingga isinya dapat digunakan untuk proses penalaran.

3. Model representasi pengetahuan merupakan sebuah struktur data yang dapat dimanipulasi oleh mesin inferensi dan pencarian untuk aktivitas pencocokkan pola.

Menurut Sutojo dkk. (2011), secara teknik representasi pengetahuan dibagi menjadi lima kelompok yaitu Representasi Logika, Jaringan Semantik, Frame, Script (Naskah) dan Aturan Produksi.

2.3.1 Representasi Logika

Teknik representasi logika menggunakan ekspresi-ekspresi dalam logika formal yang nantinya digunakan sebagai proses untuk membentuk kesimpulan atau menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada. Representasi logika dibagi menjadi dua jenis, yaitu Logika Proposisi (Propositional logic) dan Logika Predikat (Predicate logic).

2.3.2 Jaringan Semantik

Jaringan semantik digunakan untuk menggambarkan data dan informasi, yang menunjukkan hubungan antara berbagai objek. Jaringan semantik merupakan alat efektif untuk mempresentasikan pemetaan data agar tidak terjadi duplikasi data.

2.3.3 Frame

Frame digunakan untuk mempresentasikan pengetahuan yang didasarkan pada karakteristik yang sudah dikenal, yang merupakan pengalaman-pengalaman. Frame terdiri dari dua elemen dasar, yaitu slot dan subslot.

10

2.3.4 Script

Script adalah skema representasi pengetahuan yang menggambarkan urutan-urutan kejadian (sequence of event). Script digunakan sebagai alat pengorganisasian struktur-struktur Conceptual Dependency (ketergantungan konseptual) menjadi deskripsi khusus. Conceptual Dependency adalah teori tentang bagaimana mempresentasikan pengetahuan tentang event (kejadian) yang biasanya terkandung dalam kalimat bahasa natural.

2.3.5 Aturan Produksi

Aturan produksi adalah salah satu representasi pengetahuan yang menghubungkan premis dengan konklusi yang diakibatkannya. Beberapa keuntungan aturan produksi adalah:

1. Sederhana dan mudah dipahami

2. Implementasi secara straight forward sangat memungkinkan dalam komputer 3. Dasar bagi berbagai varian

Beberapa kelemahan aturan produksi:

1. Implementasi yang sederhana sering menyebabkan inefisien

2. Beberapa tipe pengetahuan sulit direpresentasikan dalam aturan produksi

2.4 Teknik Inferensi

Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung mekanisme fungsi berpikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan seorang pakar. Mekanisme ini akan menganalisa suatu masalah tertentu dan selanjutnya mencari kesimpulan yang terbaik (Siswanto, 2010).

11

Menurut Sutojo dkk. (2011) dan Siswanto (2010) Ada dua teknik penalaran (inference) yaitu sebagai berikut:

 Forward Chaining (Pelacakan ke depan): Teknik ini memulai pencarian dengan fakta yang diketahui untuk menguji kebenaran hipotesa, kemudian mencocokkan fakta tersebut dengan bagian IF dari rule IF-THEN. Teknik ini cocok digunakan untuk menangani masalah peramalan (prognosis) dan pengendalian (controlling).

 Backward Chaining (Pelacakan ke belakang): Teknik ini memulai pencarian dari kesimpulan (goal) dengan mencari sekumpulan hipotesa-hipotesa yang mendukung menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesa tersebut.

2.5 Faktor Kepastian (Certainty Factor)

Teori Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shorliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasikan ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar. Untuk mengakomodasi hal ini digunakan untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi (Sutojo dkk., 2011). Menurut Sutojo dkk. (2011) ada dua cara untuk mendapatkan tingkat keyakinan (CF) dari sebuah rule, yaitu:

1. Metode „Net Belief’

P(H) = 1

[ ]

12

P(H) = 1

[ ]

[ ] lainnya

Dimana:

CF(Rule) : Faktor Kepastian

MB(H, E) : Measure of belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0,1)

MD(H, E) : Measure of disbelief (ukuran ketidakpercayaan) terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0,1)

P(H) : probabilitas kebenaran hipotesis H

P(H|E) : probabilitas bahwa H benar karena fakta E

Contoh:

Seandainya seorang pakar penyakit kelamin menyatakan bahwa probabilitas seseorang berpenyakit kelamin phimosis adalah 0,02. Dari data lapangan menunjukkan bahwa 100 orang penderita penyakit phimosis, 40 orang memiliki gejala kulub berminyak. Dengan menganggap H = Phimosis dan E = Kulub Berminyak, hitung faktor kepastia bahwa phimosis disebabkan oleh kulup berminyak.

Jawab.

P(Phimosis) = 0,02

P(Phimosis | Kulup Berminyak) = 40/100 = 0,4

[ ] _{[ ]} [ ]

[ ] _{[ ]}

13

[ ]

CF = 0,39-0 = 0,39

Rule: IF (Gejala = Kulup Berminyak) THEN Penyakit = Phimosis (CF = 0,39)

2. Dengan cara mewawancarai seorang pakar

Nilai CF(Rule) diperoleh dari interpretasi “term”dari seorang pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel 2.1

Tabel 2.1 Interpretasi dari seorang pakar (Sutojo dkk., 2011)

Uncertain Term CF

Definitely not (pasti tidak)

Almost certainly not (hampir pasti tidak) Probably not (kemungkinan besar tidak) Maybe not (kemungkinan tidak)

Unknown (tidak tahu) Maybe (mungkin)

Probably (kemungkinan besar) Amost certainly (hampir pasti) Definitely (pasti)

-1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 – 0,2

0,4 0,6 0,8 1 Contoh:

Jika batuk dan panas, maka „hampir dipastikan‟ (Almost certainty) penyakitnya

adalah influenza

Rule: IF (batuk AND panas) THEN penyakit = influenza (CF = 0,8)

2.6 Metode Pengembangan Perangkat Lunak 2.6.1 Analisis sistem

Analisis merupakan tahap pertama yang menjadi dasar proses pembuatan aplikasi. Tahapan analisis sistem dimulai karena adanya permintaan terhadap sistem baru. Tujuan utama analisis sistem adalah untuk menentukan hal-hal detail tentang yang akan dikerjakan oleh sistem yang diusulkan. Analisis sistem mencakup studi kelayakan dan analisis kebutuhan.

14

- Study kelayakan digunakan untuk menentukan kemungkinan keberhasilan solusi yang diusulkan. Analis sistem melaksanakan penyelisikan awal terhadap masalah dan peluang bisnis yang disajikan dalam usulan proyek pengembangan sistem.

- Study kebutuhan dilakukan untuk menghasilkan spesifikasi kebutuhan. Spesifikasi kebutuhan adalah spesifikasi yang rinci tentang hal-hal yang akan dilakukan sistem ketika diimplementasikan (Kadir, 2003).

2.6.2 Desain sistem

Desain sistem merupakan tahap pembuatan atau perancangan desain sistem. Target akhir dari perancangan ini adalah menghasilkan rancangan yang memenuhi kebutuhan yang ditentukan selama tahapan analisis sistem. Hasil akhirnya berupa spesifikasi rancangan yang sangat rinci sehingga mudah diwujudkan pada saat pemrograman. Ada beberapa alat bantu yng digunakan dalam desain sistem yaitu DFD(Data Flow Diagram), Diagram Konteks (Context Diagram) dan ERD (Entity Relationship Diagram) (Kadir, 2003).

a. Data Flow Diagram (DFD)

Ada dua jenis DFD, yaitu DFD logis dan DFD fisik. DFD logis menggambarkan proses tanpa menampilkan bagaimana mereka akan dilakukan, sedangkan DFD fisik mggambarkan proses model berikut implementasi pemrosesan informasinya (Al Fatta, 2007).

b. Context Diagram

Context diagram adalah DFD pertama dalam proses bisnis. Menunjukkan semua proses dalam 1 proses tunggal. Context diagram juga menunjukkan semua entity

15

luar yang menerima informasi dari atau memberikan informasi ke sistem (Al Fatta, 2007).

Tabel 2.2 Simbol Data Flow Diagram (Al Fatta, 2007) Elemen Data Flow Diagram Simbol Gene And Sarson Simbol De Marco and Jourdan Keterangan

Proses Nama Proses Nama Proses

Menunjukkan pemrosesan

data/informasi yang terjadi di dalam sistem

Data Flow Nama Nama

Menunjukkan arah aliran dokumen antar bagian yang terkait pada suatu sistem

Data Store Tempat menyimpan

dokuen arsip

Entitas

Menunjukkan entitas atau bagian yang terlibat yang melakukan proses

c. Entity Relationship Diagram (ERD)

ERD adalah gambar atau diagram yang menunjukkan informasi dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem bisnis. Entitas biasanya menggambarkan jenis informasi yang sama. Dalam entitas digunakan untuk menghubungkan antar entitas yang sekaligus menunjukkan hubungan antar data (Al Fatta, 2007).

Tabel 2.3 Simbol ERD (Al Fatta, 2007)

Elemen ERD Simbol Keterangan

Entitas Menunjukkan objek pada suatu

sistem/menjelaskan entity yang terlibat di dalamnya

Relationship Menunjukkan hubungan antara dua

entitas

Garis penghubung Menunjukkan aliran data

16

d. Flowchart

Flowchart adalah bagan-bagan yang mempunyai arus yang menggambarkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Flowchart merupakan cara penyajian dari suatu algoritma. Tujuan dari membuat flowchart antara lain menggambarkan suatu tahapan penyelesaian masalah, secara sederhana, terurai, rapi dan jelas serta menggunakan simbol-simbol standar (Soeherman dan Marion, 2008).

Menurut Soeherman dan Marion (2008) Simbol-simbol yang di pakai dalam flowchart dibagi menjadi 3 kelompok, yaitu

1. Flow direction symbols

- Digunakan untuk menghubungkan simbol satu dengan yang lain - Disebut juga connecting line

2. Processing symbols

- Menunjukan jenis operasi pengolahan dalam suatu proses / prosedur 3. Input / Output symbols

- Menunjukkan jenis peralatan yang digunakan sebagai media input atau output

Flow Direction Symbols

Tabel 2.4 Simbol-simbol Flow Direction

Simbol arus / flow, yaitu menyatakan jalannya arus suatu proses

Simbol communication link, yaitu menyatakan transmisi data dari satu lokasi ke lokasi lain

Simbol connector, berfungsi menyatakan sambungan dari proses ke proses lainnya dalam halaman yang sama

Simbol offline connector, menyatakan sambungan dari proses ke proses lainnya dalam halaman yang berbeda

17

Processing Symbols

Tabel 2.5 Simbol-simbol Processing

Simbol process, yaitu menyatakan suatu tindakan (proses) yang dilakukan oleh komputer

Simbol manual, yaitu menyatakan suatu tindakan (proses) yang tidak dilakukan oleh komputer Simbol decision, yaitu menujukkan suatu kondisi tertentu yang akan menghasilkan dua kemungkinan jawaban : ya / tidak

Simbol predefined process, yaitu menyatakan penyediaan tempat penyimpanan suatu pengolahan untuk memberi harga awal

Simbol terminal, yaitu menyatakan permulaan atau akhir suatu program

Simbol keying operation, Menyatakan segala jenis operasi yang diproses dengan menggunakan suatu mesin yang mempunyai keyboard

Simbol offline-storage, menunjukkan bahwa data dalam simbol ini akan disimpan ke suatu media tertentu

Simbol manual input, memasukkan data secara manual dengan menggunakan online keyboard

Input/Output Symbols

Tabel 2.6 Simbol-simbol Input/Output

Simbol input/output, menyatakan proses input atau output tanpa tergantung jenis peralatannya

Simbol punched card, menyatakan input berasal dari kartu atau output ditulis ke kartu

Simbol magnetic tape, menyatakan input berasal dari pita magnetis atau output disimpan ke pita magnetis

Simbol disk storage, menyatakan input berasal dari dari disk atau output disimpan ke disk

Simbol document, mencetak keluaran dalam bentuk dokumen (melalui printer)

Simbol display, mencetak keluaran dalam layar monitor

18

2.6.3 Implementasi sistem

Implementasi sistem dilakukan untuk memastikan bahwa aplikasi yang dibuat telah sesuai kebutuhan, desain dan semua fungsi dapat dipergunakan dengan baik dan tanpa kesalahan. Pada tahapan ini terdapat banyak aktivitas yang dilakukan antara lain:

a. Pemrograman dan Pengujian b. Instalasi hardware dan software c. Pelatihan kepada user

d. Pembuatan dokumentasi e. Konversi (Kadir, 2003).

2.6.4 Pemeliharaan sistem

Selama sistem beroperasi, pemeliharaan sistem tetap diperlukan karena beberapa alasan. Pertama, mungkin sistem masih menyisakan masalah-masalah yang tidak terdeteksi selama pengujian sistem. Kedua pemeliharan diperlukan karena perubahan bisnis atau lingkungan atau adanya permintaan kebutuhan baru oleh user. Ketiga, pemeliharaan juga bisa dipicu karena kinerja sistem yang menjadi menurun (Kadir, 2003).

2.7 Skala Likert

Skala dapat diukur dengan metode rating yang dijumlahkan (Method of Summated Ratings). Metode ini merupakan metode penskalaan pernyataan sikap yang menggunakan distribusi respons sebagai dasar penentuan nilai skalanya. Nilai skala setiap pernyataan tidak ditentukan oleh derajat favourable nya

masing-19

masing akan tetapi ditentukan oleh distribusi respons setuju dan tidak setuju dari sekelompok responden yang bertindak sebagai kelompok uji coba (pilot study) (Azwar, 2011).

Skala Likert, yaitu skala yang berisi lima tingkat preferensi jawaban dengan pilihan sebagai berikut: 1 = sangat tidak setuju; 2 = tidak setuju; 3 = ragu–ragu atau netral; 4 = setuju; 5 = sangat setuju. Selanjutnya, penentuan kategori interval tinggi, sedang, atau rendah digunakan rumus sebagai berikut:

Keterangan: I = Interval;

NT = Total nilai tertinggi; NR = Total nilai terendah;

K = Kategori jawaban (Yitnosumarto, 2006).

2.8 Tanaman Padi

Menurut Semangun(1993) padi (Oryza sativa L.) merupakan makanan pokok dari setengah penduduk dunia. Luas arealnya sekitar 100 juta ha dan lebih dari 90%-nya terdapar di Asia Selatan, Timur dan Tenggara. Padi sudah lama diusahakan di Indonesia, khususnya di daerah Jawa. Tanaman padi memerlukan penyinaran matahari penuh tanpa naungan. Selain itu, adanya angin akan berpengaruh pada penyerbukan dan pembuahan, tetapi jika terlalu kencang akan merobohkan tanaman. Media tanam untuk kedua jenis padi, yaitu padi gogo (padi kering) dan padi sawah, terdapat sedikit perbedaan, mengingat kedua jenis padi tersebut ditanam pada kondisi dan ketinggian yang berbeda.

20

1. Padi gogo

Padi gogo harus ditanam di lahan yang berhumus, struktur remah dan cukup mengandung air dan udara.

a. Memerlukan ketebalan tanah 25 cm, tanah yang cocok bervariasi mulai dari yang berliat, berdebu halus, berlempung halus sampai tanah kasar dan air yang tersedia diperlukan cukup banyak. Sebaiknya tanah tidak berbatu, jika ada harus < 50%.

b. Keasaman tanah bervariasi dari 4,0 sampai 8,0.

2. Padi Sawah

a. Padi sawah ditanam di tanah berlempung yang berat atau tanah yang memiliki lapisan keras 30 cm di bawah permukaan tanah.

b. Menghendaki tanah lumpur yang subur dengan ketebalan 18-22 cm.

c. Keasaman tanah antara pH 4,0-7,0. Untuk mendapatkan tanah sawah yang memenuhi syarat diperlukan pengolahan tanah yang khusus.

Tanaman padi dapat tumbuh di berbagai jenis tanah, tetapi untuk padi yang ditanam di lahan persawahan memerlukan syarat-syarat tertentu. Sistem tanah sawah, lahan harus tetap tergenang air agar kebutuhan air tanaman padi tercukupi sepanjang musim tanam. Oleh karena itu, jenis tanah yang sulit menahan air kurang cocok dijadikan lahan persawahan. Sebaiknya tanah yang sulit dilewati air sangat cocok dibuat lahan persawahan.

Indonesia berusaha untuk meningkatkan produksi berasnya dengan cepat agar dapat berswasembada. Usaha ini terutama dilakukan dengan intensifikasi antarra

21

lain dengan perakitan jenis-jenis baru, pemupukan dan pemakaian pestisida. Perakitan jenis-jenis tahan yang ketahanannya ditentukan oleh satu gen (ketahanan vertical) menghasilkan tanaman ketahanannya mudah „pecah‟ jika terjadi ras serangga atau pathogen yang baru. Dengan demikian dalam usaha intensifikasi ini masalah hama dan penyakit menjadi lebih menonjol.

Beberapa penyakit tanaman padi yang akan dijadikan data pada sistem identifikasi penyakit tanaman padi ini sebagai berikut.

1. Blas (Blast)

Penyakit blast memiliki gejala sebagai berikut:

a. Daun, sekat tangkai (buku), panicle (malai) atau collar (lembaran) daun bendera berbentuk bercak-bercak (lesion) jorong dengan ujung-ujung nya runcing dan berwarna abu-abu atau keputihan dengan tepi coklat atau coklat kemerahan.

b. Ujung tangkai malai membusuk biji pada malai hampa tangkai malai mudah patah biji terdapat bercak-bercak yang bulat

c. Pangkal batang tanaman mengkerut, berwarna coklat kehitaman dan mudah rebah

d. Bulir padi hampa (kosong)

2. Bercak Coklat (Brown Spot)

Penyakit bercak coklat memiliki gejala sebagai berikut:

a. Apabila bibit yang diinfeksi gejala tampak kecil,melingkar atau oval dan bercak berwarna coklat

22

c. Bercak yang muda dan yang belum berkembang pada daun yang lebih tua kecil dan melingkar berwarna coklat atau coklat keabu-abuan.

d. Bercak berkembang penuh pada daun yang lebih tua berbentuk oval, berwarna coklat dengan keabu-abuan ata ditengahnya putih dengan lembarannya berwarna coklat kemerahan

e. Menghasilkan gabah yang ringan atau pucat f. Daun menjadi kering

g. Batang dan tangkai patah

3. Hawar Upih Daun dan Busuk Batang (Sheath Blight and Stem Rot) Penyakit hawar upih daun dan busuk batang memiliki gejala sebagai berikut: a. Terjadi bercak pada upih daun dari daun sebelah bawah dekat garis air ketika

tanaman stadium anakan atau awal perpanjangan buku.

b. Tangkai terinfeksi menyebabkan lemahnya tangkai dan anakan layu c. Lembaran daun yang terinfeksi menguning dan biasanya mati

4. Bercak Cokelat Sempit (Narrow Broen Leaf)

Penyakit bercak cokelat sempit memiliki gejala yakni daun terdapat bercak-bercak sempit memanjang, berwarna coklat kemerahan, sejajar dengan ibu tulang daun

5. Gosong Palsu (False Smut)

Penyakit gosong palsu memiliki gejala sebagai berikut:

a. Terdapat beberapa ikatan spongaria (struktur yang berisi spora) yang terdapat pada tengah-tengah gabah, membentuk bola gosong beludru

b. Bola gosong berwarna orange, selanjutnya berwarna hijau sampai hitam kehijauan.

23

c. Biasanya satu malai hanya terdapat beberapa butir yang terserang

6. Busuk Upih (Sheat Rot)

Penyakit busuk upih memiliki gejala sebagai berikut:

a. Infeksi terjadi pada upih dain bagian atas yang berhubungan dengan malai dan menyebabkan pembusukan pada malai pada stadium hamil akhir.

b. Gejala awal membujur atau kadang bercak tidak berukuran berwarna cokelat kemerahan dan pusatnya abu-abu

c. Tepung putih tampak berlimpah tumbuh dibagian dalam upih yang terinfeksi dan malai muda.

d. Malai berubah warna,hampa atau hanya sebagian bulir terisi

7. Busuk Batang (Stem Rot)

Penyakit busuk batang memiliki gejala sebagai berikut:

a. Upih daun mulai timbul bercak-bercak nekrotik berwarna cokelat genap dan hitam (busuk).

b. Tanaman mulai rebah saat malai mulai masak.

c. Sebagian dari biji-biji hampa dan butir-butir menjadi ringan seperti kapur

8. Fusarium (Bakanae)

Penyakit fusarium memiliki gejala sebagai berikut: a. Biji berwarna cokelat muda atau tua.

b. Biji hampa

24

9. Lupuk Daun (Leaf Scald)

Penyakit lupuk daun memiliki gejala sebagai berikut: a. Daun melapuk

b. Bercak daun bercincin dari ujung daun c. Bercak daun berwarna cokelat terang

d. Ujung daun dan helaian daun tembus cahaya

10. Hawar Daun Bakteri (Bacterial Leaf Blight, BLB)

a. Penyakit hawar daun bakteri memiliki gejala sebagai berikut: b. Daun mengering

c. Layu pada pembibitan d. Hasil menurun

e. Lembaran daun basah dan bergaris

f. Mengalami kresek (daun berwarna hijau kelabu melipat dan menggulung)

11. Daun bergores bakteri (Bacterial Leaf Streak)

Penyakit daun begores bakteri memiliki gejala sebagai berikut: a. Daun berwarna cokelat dan kering

b. Daun kelihatan tergores, memanjang sejajar dengan tulang daun

12. Tungro

Penyakit tungro memiliki gejala sebagai berikut:

a. Daun berwarna kuning sampai kuning jingga disertai bercak berwarna cokelat b. Jumlah anakan sedikit

c. Sebagian besar gabah hampa d. Tanaman menjadi kerdil

25

13. Kerdil Rumput (Grassy Stunt)

Penyakit kerdil rumput memiliki gejala sebagai berikut: a. Tidak menghasilkan malai

b. Tanaman padi kerdil c. Anakan berlebih

d. Tanaman padi tegak lurus, daun pendek, sempit dan banyak daun berwarna hijau kekuningan

14. Kerdil Hampa

Penyakit kerdil hampa memiliki gejala sebagai berikut: a. Malai tidak keluar secara penuh dan biji tidak terisi b. Ada ruang antara tanaman yang terlampau sedikit c. Stadium pertumbuhan awal terhambat

d. Daun pendek dan berwarna hijau gelap dengan tepi bergerigi

e. Tulang daun membengkak atau terjadi kelenjar berwarna kuning pucat atau putih

15. Hawar Bibit Padi (Seedling Blight Rice)

Penyakit hawar bibit padi memiliki gejala sebagai berikut: a. Batang biji berbecak tidak beraturan dan tipis

b. Bibit memiliki bercak

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian dilakukan di lingkungan jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan alam dan Bidang Proteksi Tanaman Fakultas Pertanian Universitas Lampung. Waktu penelitian dilaksanakan pada semester 8 tahun ajaran 2014/2015.

3.2 Spesifikasi Kebutuhan Fungsional

Spesifikasi kebutuhan fungsional dari perangkat lunak ini adalah: 1. Daftar penyakit, berisi daftar jenis-jenis penyakit padi.

2. Konsultasi, proses tanya jawab antara user dengan sistem untuk mengidentifikasi hama dan penyakit padi dan untuk memastikan jenis penyakit apa yang menyerang tanaman padi.

3. Entry master penyakit, meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus data penyakit padi.

4. Entry solusi, meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus data solusi penyakit padi.

5. Entry master gejala, meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus data gejala penyakit padi.

27

6. Entry detail gejala, meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus data detail gejala penyakit padi.

7. Entry gejala penyakit, yakni proses merelasikan antara master penyakit dan master gejala yang meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus. 8. Entry detail gejala penyakit, yakni proses merelasikan antara gejala penyakit

dengan detail gejala yang meliputi proses meng-input, meng-edit dan menghapus.

3.3 Perangkat Penelitian 3.3.1 Perangkat Lunak

Pengembangan sistem identifikasi hama dan penyakit tanaman padi ini didukung perangkat lunak sebagai berikut:

1. XAMPP v.3.2.1 sebagai database server. 2. Notepad++ v6.4.1 sebagai editor source code.

3. Web Browser (Google Chrome) untuk menguji localhost yang telah dibuat. 4. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate

3.3.2 Perangkat Keras

Kebutuhan perangkat keras yang digunakan dalam proses pengembangan sistem ini yaitu seperangkat komputer atau laptop dengan spesifikasi seperti berikut: 1. Processor (Intel ® Core TM i3-2328 M).

2. RAM DDR3 2 GB 3. HD 500 GB

28

3.4 Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian yaitu tahapan yang akan dilakukan peneliti untuk mempermudah dalam melakukan penelitian. Desain penelitian sistem pakar penyakit tanaman padi dengan metode Forward Chaining digambarkan pada Gambar 3.1. MULAI STUDI LITERATUR WAWANCARA PERANCANGAN APLIKASI IMPLEMENTASI (TAHAP PENGEMBANGAN) SEMUA KEBUTUHAN TERSEDIA PENGUJIAN SISTEM SEMUA FUNGSI BERJALAN PENULISAN LAPORAN SELESAI TIDAK YA YA TIDAK

Gambar 3.1 Diagram Alir Penelitian 3.4.1 Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan cara mempelajari aspek-aspek yang berkaitan dengan penelitian ini, diantaranya adalah mencari jenis-jenis penyakit tanaman padi, gejala-gejala dari penyakit tersebut dan solusinya, mempelajari metode certainty factor dan perhitungan nilai CF. Data-data yang digunakan dalam studi literatur didapat dengan cara mengumpulkan jurnal, penelusuran internet, dan buku yang berkaitan dengan topik.

29

3.4.2 Wawancara

Wawancara dilakukan dengan mengadakan tanya jawab dengan pakar yang berhubungan dengan penyakit tanaman padi, sehingga nanti pada penelitian ini data yang didapat akan lebih akurat yang tidak terpaku pada studi literatur. Dalam penelitian ini wawancara dilakukan oleh pakar hama tanaman penyakit, Bapak Radix Suharjo di dan Bidang Proteksi Tanaman Fakultas Pertanian Universitas Lampung.

3.4.3 Perancangan Aplikasi

Perancangan aplikasi adalah tahapan untuk merencakan bagaimana aplikasi yang akan dibuat dan merancangnya kedalam desain yang dapat dilihat oleh pengguna. Perancangan Sistem Identifikasi Penyakit Tanaman Padi ini terdiri dari perancangan Proses Bisnis, Context Diagram, Data Flow Diagram (DFD), Entity Relationship Diagram (ERD).

3.4.3.1Proses Bisnis

Proses bisnis adalah suatu kumpulan aktivitas atau pekerjaan terstruktur yang saling terkait untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu atau yang menghasilkan sebuah produk. Analisis proses bisnis umumnya melibatkan pemetaan proses dan subproses di dalamnya hingga tingkatan aktivitas atau kegiatan. Perancangan proses bisnis sistem identifikasi penyakit tanaman padi untuk proses konsultasi ditunjukkan pada Gambar 3.2. Sedangkan proses bisnis sistem untuk proses yang dilakukan admin ditunjukkan pada Gambar 3.3.

30

Gambar 3.2 Proses Bisnis Konsultasi

USER SISTEM PAKAR

START IP USER

TAMPIL GEJALA

PERTANYAAN GEJALA JAWABAN

PERTANYAAN

SIMPAN JAWABAN?

SELESAI?

HITUNG NILAI PENYAKIT DARI

JAWABAN

HITUNG NILAI CF

TAMPIL HASIL

TAMPIL HASIL KONSULTASI

SELESAI

YA

31

Gambar 3.3 Proses Bisnis Admin

3.4.3.2Context Diagram

Data Context Diagram (DCD) disebut juga DFD level 0, karena merupakan data arus awal. DCD ini memiliki sebuah proses yaitu identifikasi penyakit padi dan dua external entity yaitu user dan admin/pakar. Perancangan diagram konteks dapat dilihat pada Gambar 3.4.

ADMIN SISTEM PAKAR

START

VALIDASI DATA LOGIN

PERINGATAN DATA NON

VALID DATA

LOGIN

SIMPAN DATA VALID?

AKSES BASIS PENGETAHUAN

KELUAR

SELESAI

TIDAK

YA

KELOLA BASIS PENGETAHUAN

32

USER SISTEM IDENTIFIKASI ADMIN/PAKAR

PENYAKIT TANAMAN PADI Data_gejala Ip_user, jawaban Hasil_konsultasi Data_gejala Data_root Data_gejala_penyakit Data_rule Data_solusi Data_penyakit Data_rule Data_gejala_penyakit Data_penyakit, data_solusi Data_root Data_gejala

Gambar 3.4 Diagram Konteks Sistem Identifikasi Penyakit Tanaman Padi 3.4.3.3Data Flow Diagram (DFD)

Data Flow Diagram (DFD) merupakan penjabaran lebih rinci dari DCD sistem identifikasi penyakit tanaman padi. Pada DFD tersebut dijelaskan proses-proses apa saja yang dilakukan di dalam sistem dan tabel-tabel dalam database yang digunakan di dalam sistem tersebut. DFD dapat dijabarkan dalam beberapa level sesuai dengan kebutuhan. Untuk memudahkan melihat perancangan DFD sistem ini, maka perancangan DFD pada laporan ini dipisahkan berdasarkan user sistem.

a. DFD Level 1

Pada DFD level 1 ini, memiliki 5 proses pada menu user dan 11 proses pada menu admin. Menu user ditujukan untuk pengguna biasa agar dapat melakukan proses konsultasi. Sedangkan menu admin ditujukan untuk seorang admin yang memiliki data nama dan password yang sesuai dengan yang ada di database sehingga seorang admin dapat mengakses basis pengetahuan untuk menambah, mengedit atau menghapus basis pengetahuan pada sistem. Perancangan DFD level 1untuk user ditunjukkan pada Gambar 3.5, sedangkan perancangan DFD level 1 untuk admin/pakar ditunjukkan pada Gambar 3.6.

33

a. DFD Level 2

DFD Level 2 ini adalah penjabaran dari proses 1.0 pada DFD Level 1 untuk user yaitu proses tanya jawab user dan sistem dari data gejala. Proses ini dapat dijabarkan menjadi 2 proses, yakni proses menampilkan pertanyaan dan proses menyimpan jawaban. Perancangan DFD level 2 ditunjukkan pada Gambar 3.7. Saat user melakukan klik pada menu konsultasi pada halaman web, sistem akan langsung mengambil ip user untuk dijadikan sebagai no identitas yang akan membedakan antara satu user dengan user yang lain. Selanjutnya sistem akan melakukan proses 1.1 yaitu menampilkan pertanyaan yang diolah dari data gejala dan detail gejala. Pertanyaan ini akan ditampilkan ke layar monitor dan akan dijawab oleh user. Jawaban dari user akan diproses ke dalam proses 1.2, yaitu menyimpan jawaban. Jawaban akan disimpan ke dalam database jawaban yang kemudian akan diolah ke proses selanjutnya.

USER

1.0 Tanya jawab user dan sistem dari data gejala

2.0 Menghitung nilai CF masing-masing Gejala

YA

3.0 Menghitung rata-rata

nilai certainty factor (CF)

4.0 Menampilkan hasil

konsultasi

1 | Master Gejala

2 | Master Penyakit

4 | Jawaban

6 | Gejala Penyakit

8 | Hasil Konsultasi

Ip_User, Jawaban Data_gejala Data_penyakit Ip_User, Data_jawaban Ip_User, Data_jawaban Data_gejala_penyakit Ip_user, data_jawaban, data_gejala_penyakit

Info_hasil_konsultasi Hasil_konsultasi

Data_gejala

5 | Rule

Data_rule

Data hasil_konsultasi Ip_user, data_jawaban, data_gejala_penyakit, nilai_CF

3 | Master Root

Data_root

7 | Tmp_CF

Data_nilaiCF

9 | Master Solusi

Data_solusi

34 ADMIN 1.0 Login sebagai pakar/admin 2.0 Memasukkan data master penyakit dan solusi 3.0 Menampilkan data master penyakit dan solusi 4.0 Memasukkan data master gejala 5.0 Menampilkan data master gejala 8.0 Memasukkan rule

dan data gejala penyakit 10.0 Menampilkan data rule 9.0 Menampilkan data gejala penyakit

10 | Data Admin

2 | Master Penyakit

9 | Master Solusi

1 | Master Gejala

6 | Gejala Penyakit Data_login Data_login Data_penyakit Data_solusi Data_solusi Data_penyakit Data_gejala Data_gejala Data_gejala_penyakit Data_gejala_penyakit Info_penyakit,data_solusi Info_gejala, data_detail_gejala Data_penyakit, data_solusi Data_gejala Data_gejala_penyakit Info_gejala_penyakit Data_rule 6.0 Memasukkan data master root 7.0 Menampilkan data master root

3 | Master Root

Data_root

Data_root

5 | Rule

Data_rule Data_gejala_penyakit

Data_rule

Gambar 3.6 Data Flow Diagram Level 1 untuk admin/pakar

USER 1.1 Menampilkan pertanyaan dari gejala 1.2 Menyimpan jawaban

5 | Rule 4 | Jawaban

Data_rule

Ip_user, jawaban Ip_user

jawaban

Data_gejala

1 | Master Gejala 2 | Master Penyakit

Data_gejala Data_penyakit

3 | Master Root

Data_root

35

3.4.3.4Entity Relationship Diagram (ERD)

Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan diagram yang menunjukkan informasi dibuat, disimpan dan digunakan dalam sistem bisnis. Gambar ERD yang saling memiliki keterikatan satu sama lainnya dapat dilihat pada Gambar 3.8.

PENYAKIT GEJALA SOLUSI RULE memiliki n n n 1 1 ADMIN

Id_penyakit penyebab Gambar parent child

1 Id_Gejala Nama_gejala Id_solusi teknis Id_penyakit pestisida username password GEJALA PENYAKIT n Id_gejala Id_penyakit nilai JAWABAN HASIL KONSULTASI

Ip_user Id_penyakit Nilai_CF Gejala_ya Ip_user interpretasi Nama_penyakit ROOT Id_root Nama_root gambar link link persebaran nilai Id_tmp TMP_CF memiliki

1 1 1 menghasilkan

1

36

3.4.3.5Rancangan Interface Sistem

Rancangan interface dibuat untuk mempermudah user dalam memahami sistem yang dibuat, berikut beberapa rancangan interface yang dibuat.

a. Rancangan Interface User 1. Daftar Penyakit

Menu daftar penyakit adalah halaman yang digunakan oleh user untuk melihat daftar penyakit tanaman padi yang diinputkan oleh admin ke dalam sistem. Dari halaman daftar penyakit akan ada pilihan untuk melihat detail dari penyakit yang dipilih. Menu detail penyakit berisikan tentang nama penyakit, gejala dan solusi dari penyakit yang terpilih tersebut. Rancangan menu daftar penyakit ditunjukkan pada Gambar 3.9 dan rancangan menu detail penyakit ditunjukkan pada Gambar 3.10.

Gambar 3.9 Rancangan interface daftar penyakit 2. Form Konsultasi

Menu konsultasi digunakan oleh user untuk berkonsultasi dengan sistem. User akan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem. Rancangan form konsultasi ditunjukkan pada Gambar 3.11.

37

Gambar 3.10 Rancangan interface detail penyakit

Gambar 3.11 Rancangan interface form konsultasi 3. Hasil Konsultasi

Menu hasil konsultasi digunakan oleh sistem untuk menampilkan hasil dari konsultasi yang telah dilakukan oleh user. Menu ini akan menampilkan penyakit apa yang diderita oleh tanaman padi dan akan menampilkan gejala-gejala dari penyakit tersebut beserta solusi untuk menangani penyakit tersebut. Rancangan menu hasil konsultasi ditunjukkan pada Gambar 3.12.

38

Gambar 3.12 Rancangan interface hasil konsultasi b. Rancangan Interface Pakar

1. Form Master Penyakit

Form master penyakit digunakan oleh admin atau pakar untuk menginputkan master penyakit ke dalam database. Selain menginputkan master data penyakit, pakar juga dapat melakukan manipulasi data dengan cara mengedit dan menghapus data master penyakit. Rancangan form master penyakit ditunjukkan pada Gambar 3.13.

39

2. Form Master Gejala

Form master gejala digunakan oleh admin atau pakar untuk menginputkan master gejala ke dalam database. Selain menginputkan data, pakar juga dapat melakukan manipulasi data dengan cara mengedit dan menghapus data master gejala. Rancangan form master gejala ditunjukkan pada Gambar 3.14.

Gambar 3.14 Rancangan Interface Form Master Gejala

3. Form Master Root

Form master gejala digunakan oleh admin atau pakar untuk menginputkan master gejala ke dalam database. Rancangan form master root ditunjukkan pada Gambar 3.15.

4. Form Rule

Form rule digunakan oleh admin atau pakar untuk menambahkan rule yang akan digunakan dalam konsutasi. Selain menambahkan rule, form ini jug digunakan untuk menambahkan nilai relasi antara gejala dan penyakit. Seperti ditunjukkan pada Gambar 3.16 dan Gambar 3.17.

40

Gambar 3.15 Rancangan Interface Form Master Root

Gambar 3.16 Rancangan Interface Form Rule

41

3.4.4 Implementasi (Tahap Pengembangan)

Setelah tahapan perancangan aplikasi selesai, selanjutnya membangun sistem dari penelitian ini, dimana metode inferensi sistem pakar yang digunakan adalah metode forward chaining dan metode certainty factor untuk menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.

3.4.5 Pengujian Sistem

Setelah menerjemah desain sistem ke dalam bahasa pemrograman, maka dilakukan pengujian sistem. Pengujian ini meliputi pengujian fungsional aplikasi dan tahap pengujian terhadapa hal-hal yang terkait dengan aplikasi secara teknis.

3.4.6 Melakukan Pembahasan

Dalam tahapan ini, peneliti melakukan pembahasan atas data yang diperoleh dari hasil pengujian. Dari data tersebut penulis melakukan penarikan kesimpulan.

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Berdasarkan hasil pengujian dan analisis pada sistem identifikasi penyakit tanaman padi dengan menggunakan metode forward chaining, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:

1. Telah berhasil dibangun sistem identifikasi penyakit tanaman padi dengan menggunakan metode forward chaining berbasis web yang mampu menghasilkan hasil analisa dengan baik berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna.

2. Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan pengguna, sistem identifikasi penyakit tanaman padi ini masuk dalam interval sangat baik dengan rata-rata persentase 81%.

3. Semakin lengkap basis pengetahuan yang dimiliki sistem, maka akan semakin baik hasil analisa yang dihasilkan.

5.2 Saran

Berdasarkan perancangan sistem telah diuraikan, maka masih memungkinkan untuk dikembangkan lagi sehingga hasil yang diperoleh lebih akurat dan optimal lagi. Berikut ini beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut.

63

1. Menampilkan rule sistem dalam bentuk tree.

2. Perlu meningkatkan pengetahuan agar program dapat memiliki akuisisi pengetahuan yang cukup untuk membantu penelusuran user.

3. Sistem dikembangkan ke versi lain, contohnya ke dalam versi android. 4. Memberikan skala perbandingan untuk ukuran gambar yang ditampilkan 5. Menyediakan wizard untuk lebih memudahkan pengguna dalam

DAFTAR PUSTAKA

Al Fatta, H. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Azwar, S. 2011. Sikap dan Perilaku Dalam: Sikap Manusia Teori dan Pengukurannya 2nd ed. Yogyakarta: Pustaka Pelajar

Hanani. 2009. url: http://www.paskomnas.com/id/berita/Gambaran-Umum-Pangan-Dunia.php. Diakses pada 20 September 2014

Honggowibowo, A.S., 2009. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining. Telkomnika. 7(3):187-194

Kadir, A. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta. Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Sarma, S.K., Kh. Robindro S., dan Abhijeet S. An Expert System for diagnosis of diseases in Rice Plant. International Journal of Artificial Intelligence. 1(1):26-31

Semangun, H. 1993.Penyakit-Penyakit Tanaman Pangan Di Indonesia. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Siswanto, 2010. Kecerdasan Tiruan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Soeherman. B., dan Marion. P. 2008. Designing Information System: Concept & Cases with Visio. Jakarta: Elex Media Komputindo.

Sutojo, T., Edy M., dan Vincent S. 2011. Kecerdasan Buatan. Semarang: ANDI Yogyakarta.

Wahyono, T., dan Subanar. 2012. Rancang Bangun Sistem “Permadi”: Peringatan Dini Serangan Hama Tanaman Padi Berbasis Data History Klimatologi. Jurnal Sistem Komputer. 2(1):9-16

65

Yitnosumarto. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Graha Ilmu,Yogyakarta.

Gambar 3.15 Rancangan Interface Form Master Root

Gambar 3.16 Rancangan Interface Form Rule

41

3.4.4 Implementasi (Tahap Pengembangan)

Setelah tahapan perancangan aplikasi selesai, selanjutnya membangun sistem dari penelitian ini, dimana metode inferensi sistem pakar yang digunakan adalah metode

forward chaining dan metode certainty factor untuk menunjukkan ukuran kepastian

terhadap suatu fakta atau aturan.

3.4.5 Pengujian Sistem

Setelah menerjemah desain sistem ke dalam bahasa pemrograman, maka dilakukan pengujian sistem. Pengujian ini meliputi pengujian fungsional aplikasi dan tahap pengujian terhadapa hal-hal yang terkait dengan aplikasi secara teknis.

3.4.6 Melakukan Pembahasan

Dalam tahapan ini, peneliti melakukan pembahasan atas data yang diperoleh dari hasil pengujian. Dari data tersebut penulis melakukan penarikan kesimpulan.

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Berdasarkan hasil pengujian dan analisis pada sistem identifikasi penyakit tanaman padi dengan menggunakan metode forward chaining, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:

1. Telah berhasil dibangun sistem identifikasi penyakit tanaman padi dengan menggunakan metode forward chaining berbasis web yang mampu menghasilkan hasil analisa dengan baik berdasarkan gejala yang dimasukkan oleh pengguna.

2. Berdasarkan hasil pengujian tingkat kepuasan pengguna, sistem identifikasi penyakit tanaman padi ini masuk dalam interval sangat baik dengan rata-rata persentase 81%.

3. Semakin lengkap basis pengetahuan yang dimiliki sistem, maka akan semakin baik hasil analisa yang dihasilkan.

5.2 Saran

Berdasarkan perancangan sistem telah diuraikan, maka masih memungkinkan untuk dikembangkan lagi sehingga hasil yang diperoleh lebih akurat dan optimal lagi. Berikut ini beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih lanjut.

63

1. Menampilkan rule sistem dalam bentuk tree.

2. Perlu meningkatkan pengetahuan agar program dapat memiliki akuisisi pengetahuan yang cukup untuk membantu penelusuran user.

3. Sistem dikembangkan ke versi lain, contohnya ke dalam versi android. 4. Memberikan skala perbandingan untuk ukuran gambar yang ditampilkan 5. Menyediakan wizard untuk lebih memudahkan pengguna dalam

DAFTAR PUSTAKA

Al Fatta, H. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Azwar, S. 2011. Sikap dan Perilaku Dalam: Sikap Manusia Teori dan

Pengukurannya 2nd ed. Yogyakarta: Pustaka Pelajar

Hanani. 2009. url:

http://www.paskomnas.com/id/berita/Gambaran-Umum-Pangan-Dunia.php. Diakses pada 20 September 2014

Honggowibowo, A.S., 2009. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi

Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining. Telkomnika.

7(3):187-194

Kadir, A. 2003. Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta. Kusrini. 2008. Aplikasi Sistem Pakar. Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.

Sarma, S.K., Kh. Robindro S., dan Abhijeet S. An Expert System for diagnosis of

diseases in Rice Plant. International Journal of Artificial Intelligence.

1(1):26-31

Semangun, H. 1993.Penyakit-Penyakit Tanaman Pangan Di Indonesia. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.

Siswanto, 2010. Kecerdasan Tiruan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Soeherman. B., dan Marion. P. 2008. Designing Information System: Concept &

Cases with Visio. Jakarta: Elex Media Komputindo.

Sutojo, T., Edy M., dan Vincent S. 2011. Kecerdasan Buatan. Semarang: ANDI Yogyakarta.

Wahyono, T., dan Subanar. 2012. Rancang Bangun Sistem “Permadi”: Peringatan Dini Serangan Hama Tanaman Padi Berbasis Data History Klimatologi.Jurnal

65

Yitnosumarto. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif. Graha Ilmu,Yogyakarta.