Sistem Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Melon Menggunakan Metode

  

Vol. 2, No. 11, November 2018, hlm. 5512-5517 http://j-ptiik.ub.ac.id

Sistem Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Melon Menggunakan Metode

  Naive Bayes _{1 2 3} Erwan Wahyu Andrianto , Nurul Hidayat , Suprapto

  Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

   1

  

2

  3 Email: erwanwahyu11@gmail.com, ntayadih@ub.ac.id, spttif@ub.ac.id

Abstrak

  Melon merupakan salah satu buah yang sangat digemari di Indonesia. Menurut pakar Antok Wahyu Sektiono melon yang memiliki nama latin Cucumis Melo termasuk dalam suku labu-labuan atau

  

Cucurbitaceae. Akan tetapi di Indonesia sendiri penyakit pada buah melon menurut survey dari

kementrian pertanian justru mengalami penikngkatan dua kali lipat dari tahun 2008 sampai 2013.

  Permasalahan yang disebutkan dapat diatasi dengan mengenali gejala-gejala umum dari penyakit melon. Gejala-gejala umum memiliki kemiripan dengan gejala penyakit lain, sehingga masyarakat kesulitan dalam mengenali gejala umum dari penyakit melon dengan penyakit lainya. Permasalahan mengenali gejala penyakit melon dapat diselesaikan dengan sistem pakar. Sistem pakar menerapkan pengetahuan tentang gejala penyakit melon kedalam sistem. Android merupakan sistem operasi berbasis mobile.

  

Android sendiri memiliki pengguna yang sangan banyak di Indonesia. Untuk itu sistem pakar berbasis

android tentu dapat menjangkau lingkup masyarakat yang lebih luas. Metode yang digunakan dalam

  sistem pakar ini yaitu Naive Bayes. Metode tersebut diimplementasikan pada mesin inferensi sistem pakar agar dapat melakukan penarikan kesimpulan berdasarkan pengetahuan yang ada pada basis pengetahuan. Hasil yang didapatkan setelah pengujian akurasi yaitu 96% yang menunjukan bahwa metode Naive Bayes cocok untuk kasus penyakit melon.

  Kata kunci: penyakit melon, sistem pakar, naive bayes.

  Abstract

Melon is one of the most popular fruits in Indonesia. According to experts Antok Wahyu Sektiono melon

which has Latin name Cucumis Melo included in the tribe of pumpkin or Cucurbitaceae. However, in

Indonesia itself, melon fodder according to the survey from the Ministry of agriculture actually has

doubled from 2008 to 2013. The mentioned problems can be solved by recognizing the common

symptoms of melon disease. Common symptoms have similarities with other symptoms of the disease,

so the public difficulty in recognizing the common symptoms of melon disease with other diseases. The

problem of recognizing the symptoms of melon disease can be solved by expert system. Expert systems

apply knowledge of melon disease symptoms into the system. Android is a mobile-based operating

system. Android itself has a lot of users in Indonesia. For that android-based expert system certainly

can reach the wider community. The method used in this expert system is Naive Bayes. The method is

implemented on expert system inference engine in order to make a conclusion based on knowledge

available on the knowledge base. Results obtained after an accuracy test of 96% indicating that the

method of Naive Bayes is suitable for cases of melon disease.

  Keywords: melon plants disease, expert system, naive bayes

  ketidak hadiran seorang pakar tanaman buah 1.

   PENDAHULUAN melon dalam mengidentifikasi penyakit mengakibatkan proses penyembuhan terhambat.

  Keterbatasan jumlah seorang pakar atau ahli Selain itu, posisi seorang pakar yang jauh yang dapat menentukan penyakit tanaman buah dengan lahan tanaman melon yang terserang melon dan cara penanggulangannya penyakit juga menjadi faktor penghambat mengakibatkan produksi buah melon disetiap penyembuhan tanaman. Untuk menanggulangi tahunnya menurun drastis. Tidak hanya itu, hal-hal tersebut, dibangunlah sebuah aplikasi

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

5512 sistem berbasis android yang mampu diakses dimana saja dan kapan saja oleh pemilik lahan pertanian atau petani sebagai pengganti peran seorang pakar apabila pakar tersebut tidak hadir. Dengan bantuan aplikasi berbasis android yang termasuk dalam sistem pakar ini, diharapkan dapat mempercepat proses identifikasi penyakit agar mempercepat pula proses penanggulangannya. Salah satu solusi untuk masalah tersebut adalah pembangunan sistem pakar untuk diagnosis penyakit tanaman buah melon beserta cara penanggulangannya. Tetapi pembangunan aplikasi sistem pakar berbasis

  android kurang memberikan solusi ketika

  komputer yang telah terinstal aplikasi sistem pakar tidak tersedia dilain tempat (Pustaka, 2013).

  (3) Keterangan: P = Nilai prior X = Jumlah data tiap kelas A = jumlah data seluruh kelas

  X A

  =

  1. Mencari nilai prior untuk tiap-tiap kelas dengan menghitung rata-rata tiap kelas dengan menggunakan persamaan (3).

  Perhitungan naive bayes dapat dilakukan dengan langkah berikut ini:

  Maksimalkan: ℎ = ∑ =1 (1)

  (2)

  ℎ

  Atau dengan kata lain persamaan diatas dapat digambarkan sebagai persamaan (2). =

  4. p(E) = probabilitas evidence E tanpa memandang apapun

  3. p(H) = probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun

  2. p(E|H) = probabilitas munculnya evidence E jika hipotesis H terjadi

  (1) Dengan: 1. p(H|E) = probabilitas hipotesis H terjadi jika evidence E terjadi

  ( | ) ( ) ( )

  ( | ) =

  classifier ditunjukkan pada persamaan (1) (Sutojo,2011).

  Secara garis besar model naive bayes

  metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes.

  Naive Bayes Classifier merupakan sebuah

  efek dari suatu nilai atribut sebuah kelas yang diberikan adalah bebas dari atribut-atribut lain.

  Bayesian Classifier dapat diasumsikan bahwa

  Metode Naive Bayes merupakan metode yang digunakan memprediksi probabilitas. Sedangkan klasifikasi Bayes adalah klasifikasi statistik yang dapat memprediksi kelas suatu anggota probabilitas. Untuk klasifikasi Bayes sederhana yang lebih dikenal sebagai Naive

  2.2 Naive Bayes

  Sistem pakar adalah bidang dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligent) yang digunakan untuk pengambilan keputusan yang diambil oleh seorang pakar dengan menggunakan pengetahuan (knowledge), fakta dan teknik berfikir dalam menyelesaikan permasalahan biasanya diselesaikan oleh seorang pakar yang bersangkutan (Sutojo,2011).

  Ahli pertanian dalam hal ini mempunyai peranan yang sangat penting untuk menganalisa gejala-gejala penyakit pada tanaman tersebut, tetapi untuk mengatasi semua masalah yang dihadapi oleh para petani terkendala oleh waktu dan banyaknya petani yang mempunyai masalah pada tanamannya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibuat suatu aplikasi sistem pakar untuk memberikan informasi mengenai penyakit tanaman dan dapat mendiagnosa gejala-gejala penyakit tanaman, khususnya pada tanaman buah melon, sekaligus memberikan solusi cara penanggulangannya, yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau memperkecil resiko yang terjadi tentang kerusakan tanaman yang

  yang berbasis android ini dapat dihasilkan sebuah aplikasi sistem pakar untuk identifikasi penyakit tanaman melon yang dapat diakses dimana saja dan kapan saja tanpa batasan waktu, sehingga penanganan penyakit tanaman tersebut dapat segera ditanggulangi agar tidak berdampak pada hasil produksi yang menurun.

  ( Kusbianto & Triantono, 2014 ) . Dengan aplikasi

  Teknologi komputer saat ini mulai berkembang dengan pesat setelah adanya teknologi Internet yang dapat diakses dimana saja. Adanya teknologi Internet ini juga sangat membantu dan memudahkan pemakainya untuk memanfaatkan aplikasi yang berbeda-beda tanpa harus membawa komputer yang telah terinstal aplikasi untuk digunakan kemana-mana

2. DASAR TEORI

2.1 Sistem Pakar

2. Mencari nilai Likehood untuk tiap-tiap kelas dengan menggunakan persamaan (4).

  L =

  (4) Keterangan: L = Nilai likelihood F = jumlah data feature tiap kelas B = jumlah seluruh fitur tiap kelas 3.

   Studi Literatur Studi literatur merupakan sebuah kegiatan yang dilakukan untuk memahami dan mempelajari baik referensi mapun teori yang digunakan pada penelitian. Studi literatur dilakukan agar mendapatkan pemahaman yang

  3. METODOLOGI

  Pada buah tua serangan penyakit ini akan membentuk kudis bergabus yang berwarna cokelat, tetapi proses pematangan buah tidak mengalami hambatan. Pengendalian secara kimiawi menggunakan fungisida sistemik. Contoh bahan aktif yang bias digunakan adalah metalaksil, propamocarb hidrokloroda, simoksanil, atau dimentomorf dan fungisida kontak berbahan aktif tembaga.

  6. Kudis Serangan pada buah muda akan tampak bercak berwarna hijau-cokelatan melekuk kedalam, bagian pinggirnya mengeluarkan cairan yang akan mengeringkan seperti karet.

  Kemudian bercak berubah menjadi cokelat kelabu serta bagian bawah daun mengeluarkan bakterisida dari golongan antibiotic dengan bahan aktif kasugamisin, streptomisin sulfat, asam oksolinik, validamisin, atau oksitetrasiklin, atau dari golongan anorganik seperti tembaga. Dosis sesuai pada kemasan.

  5. Bercak Daun Bersudut Penyakit ini disebabkan oleh serangan bakteri, berkembang pesat terutama pada musim hujan. Serangan ditandai adanya bercak putih dan bersudut karena dibatasi tulang daun.

  4. Antraknosa Antraknosa sering diistilahkan dengan nama patek. Penyakit ini menyerang semua bagian tanaman yang ditandai ddengan adanya bercak agak bulat berwarna cokelat muda, lalu berubah menjadi cokelat tua sampai kehitaman. Semakin lama bercak melebar dan menyatu akhirnya daun mengering. Pengendalian secara kimiawi menggunakan fungisida sistemik, contoh bahan aktif yang bias digunakan adalah benomil, metal tiofanat, karbendazin, difenokonazol, atau tebukonazol, dan fungisida kontak berbahan aktif klorotalonil.

  Pada cuaca lembab, sisi bawah bercak terdapat jamur berbulu berwarna keunguan. Kemudian daun terlihat pucat dan mengerut lalu membusuk.

  3. Busuk Daun Gejala awal yang ditimbulkan Busuk Daun adalah bagian atas daun terdapat bercak kuning.

  2. Embun Tepung Gejala yang ditimbulkan pada tanaman yang terjangkit adalah tumbuhnya bercak-bercak putih keabuan seperti bedak. Bentuk dan ukurannya lebih kecil dari jarumpentul, dengan struktur bulat seperti buah yang pada awalnya berwarna putih kemudian berubah kuning kecokelatan dan akhirnya berubah menjadi hitam, tumbuh menyendiri atau secara berkelompok. Pengendaliannya menghindari penyiraman tanaman dari atas atau untuk mengurangi tingkat kelembabab udara.

  Gejala yang ditimbulkan oleh layu fusarium hamper sama dengan layu bakteri, yang membedakan hanyalah penyebabnya. Layu fusarium disebabkan oleh serangan jamur. Upaya pengendalian yang dapat dilakukan antara lain menungkatkan pH tanah, memusnahkan tanaman yang terserang, melakukan penggiliran tanaman serta penyemprotan kimiawi menggunakan fungisida berbahan aktif benomyl, metalaksil atau propamocarb hidroklorida dengan dosis sesuai dengan kemasan.

  Berikut merupakan beberapa penyakit yang menyerang tanaman melon:

  Hasil klasifikasi dengan menggunakan metode Naive Bayes dilakukan dengan membandingkan nilai posterior dari kelas-kelas yang ada. Nilai posterior yang paling tinggi yang terpilih sebagai hasil klasifikasi.

  P(c|a) = P(c) x P(a|c) (5) Keterangan: P(c) = Nilai prior tiap kelas P(a|c) = Nilai likelihood

  Mencari nilai posterior dari tiap kelas yang ada dengan menggunakan persamaan (5).

2.3 Macam-Macam Penyakit Tanaman Melon

1. Layu Fusarium

  lebih mendalam terhadap pokok bahasan yang diangkat.  Analisis Kebutuhan Analisis kebutuhan adalah sebuah tahapan dalam mengumpulkan informasi tentang hal-hal yang dapat dilakukan oleh sistem dan kebutuhan sistem. Analisis kebutuhan diperlukan agar dapat memetakan kebutuhan sistem secara jelas.

  Layu fusarium G5 Tanaman layu dan mati

  Busuk Daun G12 Daun terlihat mengerut

  Busuk Daun G11 Pada cuaca lembab, sisi bawah bercak terdapat jamur berbulu berwarna keunguan atau keabuan.

  Embun tepung G10 Bagian atas daun terdapat bercak kuning

  Embun tepung G9 Seluruh daun tampak dilapisi tepung putih

  Embun tepung G8 Bagian atas daun terdapat bercak bulat keputihan

  Embun tepung G7 Ukuran dan jumlahnya bercak keputihan bertambah dan saling berhubungan

  Layu fusarium G6 Bagian bawah daun terdapat bercak agak bulat keputihan

  Busuk Daun G4 Bagian atas daun terlihat layu

   Pengumpulan Data Pada tahap pengumpulan data, penelitian yang dibutuhkan adalah definisi penyakit tanaman melon dan gejala-gejala setiap penyakit. Sumber data didapatkan dari hasil wawancara yang dilakukan dengan seorang pakar dari fakultas pertanian universitas brawijaya yaitu bapak Antok Wahyu Sektiono, Sp., MP., penulis mendapankan pengetahuan tentang gejala-gejala penyakit tanaman melon serta cara penanggulangannya.

  Layu fusarium G3 Daun terlihat pucat Layu fusarium

  Layu fusarium G2 Tanaman tumbuh menjadi tanaman kerdil

  Kode Gejala Penyakit G1 Semai busuk sebelum atau sesudah muncul dari tanah

  Tabel 1 Gejala dan Penyakit Pada Tanaman Melon

   Kesimpulan Setelah proses yang dimulai dari studi literatur sampai pengujian dan analisis hasil dilakukan, maka didapatkan ditarik kesimpulan dengan cara apakah system sudah dapat berjalan dengan benar dana apakah sudah dapat mendiagnosis penyakit tanaman melon sesuai dengan diagnosis pakar. Selain penarikan kesimpula dilakukan evaluasi terhadap penelitian ini untuk mengetahui kekurangan dan kesalahannya agar kedepannya penelitian tentang diagnosis penyakit tanaman melon dapat dilakukan dengan lebih baik lagi menggunakan metode yang berbeda.

   Pengujian Pengujian system dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan system yang telah dibangun. Pengujian system yang dilakukan adalah uji akurasi. Pengujian akurasi dilakukan dengan membandingkan hasil diagnosis system dengan hasil diagnosis seorang pakar.

   Implementasi Implementasi system dilakukan dengan mengacu pada perancangan system yang telah ditentukan. Implementasi perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman JAVA dan tools pendukung lainnya.

   Perancangan Perancangan adalah sebuah tahapan yang menggambarkan alur kerja sistem sebagai pedoman untuk mempermudah tahap implmenetasi sistem. Tahapan ini memuat tentang analisis kebutuhan perangkat lunak dan perancangan arsitektur system pakar.

  .Busuk Daun G13 Daun terdapat bercak dilakukan percobaan dengan masukan sesuai  Antraknos data uji. berwarna coklat muda

   Bercak Dari percobaan yang telah dilakukan Daun sebanyak 50 data uji didapatkan hasil keluaran Bersudut sistem yang sesuai sebanyak 48 dimana ketidak

  G14 Daun terdapat bercak Antraknos sesuaian keluaran dari sistem dengan hasil uji berwarna coklat tua dari pakar terdapat pada data uji ketiga dan kemerahan ketiga belas satu dimana menurut pakar untuk

  G15 Bercak coklat tua Antraknos masukan hanya gejala tiga saja seharusnya kemerahan pada daun sistem tidak dapat mendiagnosis penyakit meluas, saling dikarenakan gejala kurang spesifik tetapi berhubungan sehingga keluaran sistem justru menghasilkan penyakit daun mengering layu fusarium sedangkan untuk masukan gejala

  G16 Batang atau tangkai Antraknos tiga belas saja seharusnya keluaran dari sistem daun terdapat bercak adalah Bercak Daun Bersudut tetapi keluaran sempit memanjang, sistem justru menghasilkan Antraknos. Sehingga kebasahan, didapatkan nilai akurasi: mengendap berwarna

  48 kuning atau coklat = 50 100

  G17 Daun terdapat bercak Bercak Maka akurasi = 96% . kuning kecil bersudut, Daun pada bagian bawah Bersudut

  5. KESIMPULAN

  mengeluarkan eksudat berwarna coklat

  Berdasarkan hasil pengujian dan analisis

  G18 Bercak di daun Bercak

  hasil penelitian ini, maka dapat diambil

  berlubang Daun

  beberapa kesimpulan sebagai berikut:

  Bersudut 1.

  Sistem diagnosis penyakit pada

  G19 Pada buah terjadi Bercak

  tanaman Melon berhasil diimplentasi

  pembusukan yang Daun

  dalam bentuk perangkat lunak dengan

  masuk sampai Bersudut

  fungsi melakukan diagnosis penyakit

  kedalam daging buah pada tanaman Melon. G20 Pada buah yang masih Kudis 2.

  Metode naive bayes baik digunakan

  muda t6erdapat

  untuk diagnosis penyakit tanaman

  bercak

  Melon karena menghasilkan tingkat

  melekuk(mengendap) kedalam, garis

  akurasi sebesar 96%.

  tengahnya dapat mencapai 1 cm

  6. DAFTAR PUSTAKA

  G21 Pada tepi buah Kudis mengeluarkan cairan yang mengering

  Affan, A., Nugraha, S., Hidayat, N., & seperti karet.

  Fanani, L. (2017). Sistem Pakar G22 Pada buah yang lebih Kudis

  Diagnosis Penyakit Kucing tua terdapat kudis Menggunakan Metode Naive Bayes coklat yang bergabus.

• – Certainty Factor –

  Berbasis Android,

  2 (2), 650 658.

4. PENGUJIAN DAN ANALISIS

  Deddy Kusbianto., 2014, Pengembangan Aplikasi Diagnosa Pencarian

  Pengujian ini dilakukan dengan menguji Penyebab Kerusakan tingkat keakuratan atau kesesuaian dari data Modem Speedy Berbasis Sistem testing yang didapatkan oleh pakar dengan hasil Pakar. output dari sistem. Data testing yang didapatkan

  Fariha, W., 2014, Identifikasi Molekul Virus sebanyak 50, keseluruhan data latih didapatkan Penyebab Penyakit Daun Kering dari pakar dan setelah ditelaah tidak ada data uji Isolat Bantu Pada Melon. yang sama dengan data latih. Kemudian akan Kusumadewi, S., 2003. Artificial

  Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha

  Ilmu. Kusbianto, D., & Triantono, A. (2014).

  Pencarian Penyebab Kerusakan Modem Speedy Berbasis Sistem,12(2),30-40.

  Pustaka, T. (2013). SISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN MELON, 2013(semnasIF), 84 –89.

  Puput, S,. Ryana Dwi, Ryani 2015, Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Koi Dengan Metode Bayes.

  Rohman, F. F. & Fauzijah, A., 2008.

  Rancang Bangun Aplikasi Sistem P akar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan Pada Anak..

  Media Informatika, 6(1 juni 2008), pp. 1- 23.

  Siswanto, 2005. Kecerdasan Tiruan. 2nd ed. Yogyakarta: Graha Ilmu. Sutojo, T., Edy mulyanto, Vincent, 2011,

  Kecerdasan Buatan, Andi Offset, Yogyakarta. Syarifudin, A., Hidayat, N., & Fanani, L.

  (2017). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Jagung Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android, 2(7).

  Utik, W., 2015, Deteksi Penyakit Bacterial

  Fruit Blotch Pada Melon

  Menggunakan Elisa Detection of

  Bacterial Fruit Blotch of Melon Using Elisa,1-5.