PENERAPAN FORWARD CHAINING DALAM SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN JAGUNG

Seminar Nasional Informatika 2014

PENERAPAN FORWARD CHAINING DALAM SISTEM PAKAR
DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN JAGUNG
David
Program Studi Teknik Informatika,
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak
Jalan Merdeka Barat No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat
Telp (0561) 735555, Fax (0561) 737777
David_Liauw@stmikpontianak.ac.id dan David_Liauw@yahoo.com

Abstrak
Kurangnya informasi dan pengetahuan para pembudidaya mengenai hama dan penyakit serta penanganan
tepat pada tanaman jagung menjadi latar belakang dalam penelitian ini. Tujuan dari peneltian ini adalah
menghasilkan sebuah perangkat lunak sistem pakar diagnosa hama dan penyakit pada tanaman jagung
untuk dapat mengetahui jenis hama dan penyakit dalam pencegahan maupun pengendalian serta
memberikan informasi kepada para pengguna untuk mengetahui informasi gejala penyakit yang baru
ditemukan. Penelitian ini menggunakan survey langsung ke obyek penelitian dan metode riset eksperimental
dilakukan dengan cara membuat perangkat lunak sistem pakar dengan obyek penelitian yaitu hama dan
penyakit pada tanaman jagung. Inference engine yang digunakan adalah forward chaining dan probabilitas
Certainty Factor. Sistem pakar menggunakan working memory dan production system pada penelusuran

rule. Dalam pengembangan perangkat lunak ini menggunakan pendekatan Agile Modeling. Hasil penelitian
yang dicapai adalah adanya perangkat lunak sistem pakar diagnosa hama dan penyakit pada tanaman
jagung ini untuk dapat digunakan oleh pembudidaya, orang awam dan pembudidaya baru yang akan
menanam jagung untuk dapat mengetahui diagnosa tepat dalam penanganannya yang di dalam perangkat
lunak ini telah mengadopsi pengetahuan-pengetahuan para pakar.
Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor, Working Memory, Production Sysem, Agile
Modeling
1.

Pendahuluan

Sistem pakar (Expert System) secara
umum adalah sebuah sistem yang berusaha untuk
mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer,
agar komputer dapat menyelesaikan masalah
seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.Sistem
pakar dapat mengumpulkan dan menyimpan
pengetahuan seorang pakar atau beberapa orang
pakar dalam komputer.Perangkat lunak sistem
pakar dapat membantu kerja seorang pakar dan

dapat digunakan oleh para pembudidaya, orang
awam untuk memenuhi informasi tentang hama
dan penyakit serta sebagai tambahan informasi
untuk pembudidaya yang baru ingin menanam
jagung namun masih kurang pengetahuan
mengenai tanaman jagung.
Selama ini hama yang sering menyerang
pada daerah penelitian penulis antara lain ulat
daun, ulat batang, ulat tongkol, ulat grayak,
penggerek tongkol, jamur, lalat bibit, dan tikus.
Sedangkan penyakit yang sering menyerang
antara lain busuk batang, busuk tongkol, jamur
batang, bercak daun, virus mozaik, karat daun,
hawar daun atau pelepah. Gejala yang timbul
biasanya langsung dilakukan proses diagnosa
secara langsung oleh para pembudidaya. Pada

90

kenyataannya dalam proses diagnosa yang

dilakukan pembudidaya tidak sepenuhnya tepat
dengan masalah yang timbul sehingga
mempengaruhi pertumbuhan serta hasil yang
diharapkan tidak sesuai dengan yang diinginkan.
Penelitian yang dilakukan oleh penulis,
mengacu pada penelitian terdahulu tentang sistem
pakar untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman
karet dan carapenanggulangannya[1]. Hasil
penelitian tersebut adalah menghasilkan sistem
pakar yang efektif untuk mendiagnosa penyakit
pada tumbuhan karet dan memberikan informasi
penting terutama pada petani karet yang masih
belum mengetahui banyak gejala penyakit karet
yang masih baru.penelitiannya menggunakan
metodologi yang berorientasi objek yaitu Rational
Unified Process (RUP). Metodologi ini adalah
kumpulan metode pengembangan perangkat
lunak, yang diformulasikan oleh Rational
Software Corporation dengan menggunakan UML
sebagai bahasa pemodelan selama periode

pengembangan dan iterative incremental sebagai
model siklus pengembangan perangkat lunak[1].
Penelitian selanjutnya mengenai sistem pakar
untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman
bawang merah menggunakan metode certainty
factor [2]. Penelitian ini menghasilkan sistem

Seminar Nasional Informatika 2014

pakar
sarana
untuk
konsultasi,
sarana
pembelajaran di sebuah instansi Dinas Pertanian
atau Laboratorium Pertanian serta dapat dijadikan
sebagai alat bantu (tool) bagi seorang pakar dalam
mendiagnosa dan mensosialisasikan jenis hama
dan penyakit jenis tanaman hortikultura.
Metodologi perancangan sistem, proses diagnose

hama dan penyakit tanaman bawang merah
menggunakan certainty factor. Penelusuran
faktanya menggunakan forward chaining yaitu
penelusuran yang dimulai dari fakta-fakta untuk
menguji kebenaran hipotesis [2].
Sedangkan pada penelitian ini membuat
sistem pakar yang menggunakan mesin inferensi
metode forward chaining yang berbasis desktop.
Mengacu
pada
penelitian
sebelumnya,
representasi pengetahuan yang digunakan yaitu
kaidah if-then. Yang membedakan dengan
penelitian-penelitian
sebelumnya
adalah
penggunaan working memory dan aturan
produksi yang digunakan untuk penelusuran rule
if-then.

2.

Metode Penelitian

Dalam penelitian ini, menggunakan bentuk
penelitian survey. Data primer didapat dengan
wawancara langsung dengan sumber informasi
atau data mengenai tanaman jagung. Sedangkan
data sekunder didapat dari internet, perpustakaan
dan sumber lainnya[3]. Model pengembangan
perangkat lunak yang digunakan dalam
perancangan perangkat lunak ini adalah dengan
menggunakan metode Agile Modelling. Metode
Agile Modelling ini melakukan pendekatan secara
sistematis dan urut mulai dari tahap Explorasi
untuk menulis kebutuhan-kebutuhan informasi
yang akan dicover didalam sistem untuk release
pertama, tahapan planning berorientasi kepada
analisa dan desain sistem, iterasi peluncuran
perangkat lunak, implementasi dan maintenance.

Alat bantu perancangan perangkat lunak dalam
penelitian ini menggunakan UML (Unified
Modeling Language). Knowledge Representation
menggunakan rule IF-Then. Program aplikasi
sistem pakar diagnosa hama dan penyakit pada
jagung menggunakan metode penelusuran
forward chaining (inference engine) dengan
menggunakan aturan produksi (production
system) dalam bentuk if-then dan working
memory [4,5,6].
3.

Hasil Penelitian dan Pembahasan

Sistem pakar diagnosa hama dan penyakit
pada tanaman jagung dirancang untuk
memberikan fasilitas dalam menentukan jenis
hama dan penyakit yang di derita berdasarkan
ciri-ciri dan gejala-gejala yang ada. Hasil dari
solusi akan memberikan gambaran kepada

pengguna, pembudidaya terhadap hama dan
penyakit yang di derita sebelum melakukan hal
lebih lanjut.
Secara umum, gambaran sistem dari
perangkat lunak ini adalah sebagai berikut:

Gambar 1. Perancangan Sistem Pakar
Dari gambar 3 dapat dilihat bahwa
sistem melibatkan dua pengguna yaitu pengguna
dan admin. Pengguna adalah guest yang dapat
login secara bebas dan hanya bisa melakukan
diagnosa, melihat informasi yang ada namun
tidak memiliki hak akses mengedit dan
menghapus
data.Kemudian
Admin
dapat
dikatakan seorang pakar yang mempunyai hak
akses khusus yaitu dapat mengakses segala fitur

yang ada didalam sebuah perangkat lunak,
dimana pakar dapat melakukan aktivitas seperti
pengguna dan juga mempunyai hak untuk
mengedit data seperti menambahkan penyakit
baru, gejala baru dan solusi baru jika merasa
kurang dan juga dapat menghapus data yang ada.
Input diagnosa yang dilakukan oleh pengguna
merupakan pilihan dari beberapa gejala kemudian
data akan diproses oleh database, setelah proses
dilakukan maka akan tampil output yang berupa
hasil diagnosa serta
persentase derajat
kepercayaan jenis hama atau penyakit yang
menyerang tanaman jagung.
Basis pengetahuan dirancang berdasarkan
pengetahuan dan pengalaman dari pakar, yang
diterjemahkan kedalam bentuk tabel keputusan
dan dibuat pohon keputusan untuk mempermudah
pemahaman.Pengetahuan yang didapat dari pakar
ini kemudian akan diformulasikan kedalam basis

pengetahuan yang merupakan inti dari
perancangan sistem pakar ini. Pengetahuan
tersebut
direpresentasikan
menggunakan
Microsoft Visual Basic 6.0 kedalam bentuk
aturan-aturan (rule) sesuai dengan data atau fakta
yang ada.Untuk membentuk suatu aturan
digunakan metode basis pengetahuan selesai,
langkah selanjutnya adalah penyusunan mesin
inferensi. Mesin inferensi merupakan suatu
perangkat lunak yang berfungsi untuk melakukan
suatu proses pelacakan pada sistem pakar untuk
menentukan solusi dari permasalahan.

91

Seminar Nasional Informatika 2014

Mesin Inferensi sebagai kontrol strategi

digunakan untuk memilih rule yang akan
digunakan. Mesin inferensi bekerja dalam sebuah
looping,
melakukan
identifikasi
dan
mengeksekusi dengan kasus yang memiliki rule
lebih dari satu. Mesin inferensi bergantung penuh
pada working memory yang berisikan fakta-fakta
(facts)[7]. Isi dalam working memory akan
berubah-ubah seiring dengan berjalannya proses
inferensi. Proses akan berhenti setelah goal
(solusi) tercapai atau tidak ada rule yang di-apply.
Pada Aplikasi sistem pakar ini, working memory
yang digunakan adalah dengan menggunakan
sejumlah
komponen
listbox
sebagai
penyimpanan. Working memory tersebut dibuat
sedemikian rupa sehingga terbagi menjadi
beberapa alokasi penyimpanan mulai dari untuk
menyimpan fakta Ya, fakta Tidak, fakta Solusi,
Fakta Rule, Fakta rule yang di-fire, fakta rule
yang sudah ditanyakan serta beberapa fakta
lainnya. Gambar 2 berikut merupakan control
strategi dari konsep working memory pada
aplikasi system pakar. Gambar 3 merupakan
Integrasi Working Memory dalam Fire Rule
Production System.
Pasangan IF
THEN

Database
DbJagung.mdb

Rules

Facts

Working
Memory

Data

Update

Konsep perancangan mekanisme inferensi pada
sistem pakar diagnosa hama dan penyakit jagung
ini mengacu pada metode inferensi yang
digunakan, yaitu forward-chaining (pelacakan ke
depan atau runut maju). Dalam hal ini,
kesimpulan diambil berdasarkan data-data atau
masukan-masukan yang telah diinputkan oleh
pengguna
melalui
antarmuka
aplikasi[8].
Mekanisme inferensinya yaitu sebagai berikut:
a. Pengguna menjawab pertanyaan dengan
menjawab “YA” atau “TIDAK” berdasarkan
gejala hama dan penyakit jagung. Pada tahap
ini, sistem akan menyimpan data “YA”
dalam temp sedangkan untuk jawaban
“TIDAK” tidak akan disimpan. Data yang
disimpan nantinya akan kumpulkan menjadi
suatu kumpulan fakta dalam tabel rule
(IF_Clause).
b. Pengguna mengklik tombol “Lihat Hasil Tes
Diagnosa”. Tahap ini adalah tahap sistem
memproses fakta yang telah diperoleh dari
gejala hama dan penyakit jagung, kemudian
mencocokkannya dengan daftar aturan (rule)
yang telah dibuat untuk menghasilkan fakta
baru berupa kesimpulan tes atau hasil tes.
Berikut ini disajikan bagan alir (flow chart)
algoritma mekanisme inferensi sistem pakar
diagnosa hama dan penyakit jagung (gambar 4).
Start

Ambil Record
Pertanyaan dari
tabel IF-THEN

Pilih dan Eksekusi Rule yang Cocok

Gambar 2. Kontrol Strategi Working Memory
[7]

Pecah/urai rule
pada IF_Clause

Start

Ekstrak solusi pada
THEN_Clause

Database
DbJagung.mdb
Ambil Rule yang
akan di-Pilih

Working
Memory

Gejala Ke-n

Tampil soal

False

If User
menjawab ya?

True
Rule Found and
Fire Rule

True

Select rule to
Fire ?

Simpan Gejala
pada working
memory

False

Ya
Apakah masih ada
rule?

No Rule Found

Ambil solusi dari
working memory

End

End

Gambar 3. Integrasi Working Memory dalam
Fire Rule Production System

92

Gambar 4. Algoritma Mekanisme Inferensi
Sistem Pakar

Seminar Nasional Informatika 2014

Contoh solusi permasalahan Penyakit :
IF
Seluruh daun tampak kering atau layu
AND
Terjadi pada stadia generatif setelah
fase pembungaan
AND Pangkal batang yang terinfeksi berubah
warna dari hijau menjadi kecoklatan
AND Batang bagian dalam busuk
AND Pangkal batang berwarna merah jambu,
merah kecoklatan atau coklat
THEN Tanaman Jagung terserang penyakit
Busuk Batang
IF
Biji-biji yang terserang berwarna merah
jambu atau merah kecoklatan
AND
Biji-biji berubah warna menjadi coklat
sawo matang
THEN Tanaman Jagung terserang penyakit
Busuk Tongkol/Busuk Biji

Gambar 7. Tampilan Form Solusi Penyakit
Setelah proses diagnosa penyakit selesai ,
pada form hasil diagnosa penyakit jika memilih
button solusi akan menampilkan solusi dari
pengendalian penyakit seperti pada gambar 7 di
atas.
Pengujian penerimaan pengguna dilakukan
untuk menentukan apakah sistem sudah
memenuhi
kriteria
penerimaan.Pengujian
dilakukan dengan melakukan perbandingan antara
pakar dan user.
Pada bagian ini penulis hanya
menyertakan beberapa contoh permasalahan yang
ada karena variasi dari sebuah permasalahan
cukup banyak.

Gambar 5. Tampilan Form Diagnosa Penyakit
Pada tampilan gambar 5, merupakan
tampilan diagnosa penyakit ketika dijalankan
dalam proses diagnosa, pengguna harus
memberikan nilai certainty factor dari setiap
pergantian pertanyaan yang ada.

Gambar 8. Contoh Pemilihan ciri-ciri Hama
Contoh kasus, jika user memilih ciri-ciri
sebagai berikut: Hama menyerang pada daun,
Hama menyerang tanaman saat umur sekitar 1
bulan, dan Daun tanaman menjadi rusak. Dari
hasil user memilih ciri-ciri yang ada, maka
didiagnosa hama adalah hama ulat daun, berikut
tampilan hasil diagnose (Gambar 9):

Gambar 6. Tampilan Form Hasil Diagnosa
Penyakit
Setelah selesai melakukan proses diagnosa
penyakit maka akan ditampilkan hasil gejala
penyakit yang dipilih beserta hasil diagnosa gejala
penyakit dan penyebabnya serta persentase faktor
kepercayaannya seperti pada gambar 6.

Gambar 9. Contoh Hasil Diagnosa Hama
Pada pengujian perbandingan perangkat
lunak dengan pakar untuk mengetahui tingkat
keakuratan hasil diagnosa suatu kasus oleh sistem

93

Seminar Nasional Informatika 2014

dan dibandingkan dengan analisa seorang pakar.
Proses perbandingan sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian Perangkat Lunak Dengan
Pakar (Kasus I)
PAKAR
a.

Gejala
Penyaki
t
Nilai
Keperca
yaan

PERANGKAT
LUNAK
Daun kaku
Terdapat
bercak-bercak
kecil(uredinia)
berbentuk bulat
sampai oval
Terdapat
bercak-bercak
pada
permukaan
daun jagung di
bagian atas dan
bawah
Tanaman
dewasa pada
daun yang
sudah tua
terdapat titiktitik noda yang
berwarna
merah
kecoklatan
seperti karat

Daun coklat
kering.
b. Terdapat bercak
kecil (uredinia)
berbentuk bulat
sampai oval
terdapat pada
permukaan daun
jagung di bagian
atas dan bawah.
c. Pada tanaman
dewasa pada daun
yang sudah tua
terdapat titik-titik
noda yang
berwarna merah
kecoklatan seperti
karat.
d. Terdapat serbuk
yang berwarna
kuning kecoklatan.
e. Pada serangan
parah
mengakibatkan
daun kaku, masih
menghasilkan
namun tidak parah.
Karat Daun

a.
b.

90%

81,50%

c.

d.

Karat Daun

Berdasarkan
tabel
1,perbandingan
antara
perangkat lunak dengan pakar dapat disimpulkan
bahwa perangkat lunak berhasil mengenali pola
masukan dan pola keluaran pada fase
pendiagnosaan dan berhasil melakukan diagnosa
terhadap sampel yang diinput oleh pengguna
dengan perbandingan Perangkat lunak 81,50 %
dan 90% Pakar.
Tabel 2. Pengujian Perangkat Lunak Dengan
Pakar (Kasus II)
PAKAR
PERANGKAT
LUNAK
Gejala
a. Biji jagung a. Biji-biji
berwarna
yang
merah
terserang
jambu atau
berwarna
merah
merah
kecoklatan.
jambu atau
b. Biji
merah
berubah
kecoklatan
menjadi
.
coklat sawo b. Biji-biji

94

matang
Tongkol
jagung
busuk
berwarna
coklat
Busuk
Tongkol/Busuk
Biji
85%
c.

Penyakit

Nilai
Kepercayaan

berubah
warna
menjadi
coklat
sawo
matang.
Busuk
Tongkol/Busuk
Biji
70,20%

Berdasarkan Tabel 2, perbandingan
antara perangkat lunak dengan pakar dapat
disimpulkan bahwa perangkat lunak berhasil
mengenali pola masukan dan pola keluaran pada
fase pendiagnosaan dan berhasil melakukan
diagnosa terhadap sampel yang di input oleh
pengguna dengan perbandingan Perangkat lunak
70,20 % dan 85 % Pakar.
Tabel 3. Pengujian Perangkat Lunak Dengan
Pakar (Kasus III)
PAKAR
PERANGKAT
LUNAK
Ciri-ciri
a. Telur hama a. Telur
Hama
diletakkan
hama
pada rambut
diletakkan
jagung
pada
rambut
b. Larva terdiri
jagung
dari
lima
sampai tujuh b. Hama
menyeran
instar
g tongkol
c. Larva
jagung.
memiliki
sifat
kanibalisme
d. Hama masuk
atau
menyerang
dalam
tanaman
jagung
melalui
tongkol, lalu
memakan biji
jagung
Hama
Ulat Tongkol
Ulat Tongkol
Nilai
98%
76,40%
Kepercayaan
Berdasarkan perbandingan antara perangkat lunak
dengan pakar dapat disimpulkan bahwa perangkat
lunak berhasil mengenali pola masukan dan pola
keluaran pada fase pendiagnosaan dan berhasil
melakukan diagnosa terhadap sampel yang di
input oleh pengguna dengan perbandingan
Perangkat lunak 76,40 % dan 98% Pakar.

Seminar Nasional Informatika 2014

4.

Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian ini, maka
dapat disimpulkan bahwa penerapan sistem pakar
diagnosa hama dan penyakit pada tanaman jagung
dapat membantu pembudidaya jagung maupun
pembudidaya awal yang ingin menanam jagung,
dan orang awam untukmengetahui gejala hama
dan penyakit yang menyerang tanaman jagung.
Program sistem pakar diagnosa hama dan
penyakit pada tanaman jagung dapat menghemat
biaya pembudidaya dalam mendiagnosa hama dan
penyakit, dibandingkan harus mengetahui
tanaman jagung mengalami gagal panen akibat
serangan hama dan penyakit pada tanaman
jagung. Program sistem pakar diagnosa hama dan
penyakit pada tanaman jagung dapat menentukan
hama dan penyakit sesuai dengan gejala-gejala
yang telah dipilih oleh pengguna program.Sistem
pakar menerapkan metode Certainty Factor
untukmelakukan perhitungan tingkat kepercayaan
terhadap jenis diagnosa yang dihasilkan dari
proses diagnosa. Adapun saran yang dapat penulis
sampaikan pada saat ini adalah dapatmemasukkan
lebih banyak data gejala penyakit dan hama yang
berhubungandengan sistem pakar diagnosa hama
dan penyakit pada tanaman jagung. Hasil
diagnosa perangkat lunak sistem pakar hama dan
penyakit pada tanaman jagung ini dapat
ditingkatkan sehingga hasil diagnosa hama dan
penyakit tanaman jagung memiliki keakuratan
yang lebih baik.

Daftar Pustaka
[1].

[2].

[3].

[4].

[5].

[6].
[7].

[8].

Tanaman
Karet
dan
Cara
Penanggulangannya, STMIK GI MDP,
Yogyakarta.
Fadlil, Abdul dan Tuswanto, 2013, Sistem
Pakar Untuk Mendiagnosa Hama dan
Penyakit Tanaman Bawang Merah
Menggunakan Metode Certainty Factor,
Jurnal Sarjana Teknik Informatika Volume
1
Nomor
1,
e-ISSN:2338-5197,
Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.
Budiman,
Haryanto,2013,
Budidaya
Jagung Organik Varietas Baru Yang Kian
Diburu, Pustaka Baru Press, Yogyakarta.
Hartati, Sri dan Iswanti, Sari., 2008,
Sistem Pakar dan Pengembangannya,
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Kusumadewi, Sri., 2003,
Artificial
Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),
Graha Ilmu, Yogyakarta.
Arhami, Muhammad., 2005, Konsep Dasar
Sistem Pakar, Andi Offset, Yogyakarta
Joseph O. Dada, Hans-D. Kochs, Joerg
Petersen., 2010, Web-Based Expert
System for Classification of Industrial and
Commercial Waste Products, Journal of
Emerging Trends in Computing and
Information Sciences, Volume 2 No.6,
JUNE 2011 ISSN 2079-8407, pp257-262
Hashem Hashemi, Hossein Alizadeh
Moghaddam, Pegah Keyvan, Shahram
Jafari, 2013, A Decision Support System
for
Polyuria
Patient’s
Treatment,
International Journal of Engineering
Science Invention, Volume 2 Issue 1,
January 2013, ISSN (Online): 2319 –
6734, ISSN (Print): 2319 – 6726, PP.70-76

Lie, Fi., Kusuma,Meriyana.,2011, Sistem
Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada

95