SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT
TANAMAN PADI MENGGUNAKAN
METODE FORWARD CHAINING
OLEH :
KELOMPOK IV (EMPAT)
1.
RISA GRACE OLIVIA GINTING
2.
ELISA PUTRI PURBA
3.
JEFRI DEKIA GULO
4.
YUSPINTER ZAI
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN & INFORMATIKA
KOMPUTER PELITA NUSANTARA MEDAN
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Kuasa atas
limpahan rahmat dan karuniaNya, sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas ini
dengan judul “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PADA
TANAMAN PADI MENGGUNAKAN METODE FLOWARD CHAINING”.
Penulisan tugas ini adalah sebagai persyaratan yang wajib untuk
memenuhi salah satu syarat penilaian tugas matakuliah Sistem Pakar.
Dalam menyelesaikan tugas ini, penulis telah banyak mendapatkan
bantuan dari berbagai pihak.
Penulis menyadari sepenuhnya bahwa sebagai manusia biasa tentunya
tidak akan luput dari kekurangan dan keterbatasan. Maka dengan segenap
kerendahan hati, penulis mengharapkan saran dan kritik yang dapat
menyempurnakan penulisan ini sehingga dapat bermanfaat dan berguna untuk
pengembangan ilmu pengetahuan.
Medan, Oktober 2016
Penulis
Daftar Isi
2.1.1 Pengertian Sistem Pakar ... 4
2.1.2 Fitur-fitur Sistem Pakar ... 5
2.1.3 Manfaat dan Kemampuan Sistem Pakar ... 6
2.1.4 Keterbatasan Sistem pakar ... 7
2.1.5 Ciri-ciri Sitem Pakar ... 8
2.1.6 Alasan Pengembangan Sistem Pakar ... 8
2.1.7 Arsitektur Sistem pakar ... 8
2.1.8 Representasi Pengetahuan ... 12
2.1.9 Kelebihan Sistem Pakar ... 17
2.1.10 Mekanisme Inferensi ... 18
2.2. Domain Permasalahan ... 19
2.2.1 Pengertian Padi ... 19
2.3. Alat Pengembang Sistem ... 19
2.3.1.1Visual Studio.NET... 19
2.3.1.2Microsoft Office Access ... 22
BAB III Analisis Dan Perancangan Sistem ... 24
3.1.1 Gambaran Umum ... 24
3.1.2 Spesifik Kebutuhan Perangkat Lunak ... 24
3.1.3 Kebutuhan Data ... 25
3.1.4 Kebutuhan Fungsi ... 28
3.1.5 Kebutuhan Antarmuka ... 32
3.2 Perancangan Data ... 33
3.2.1 Representasi Pengetahuan ... 33
3.2.2 Pembuatan Tabel Keputasan ... 33
3.2.3 Pembuatan Pohon Keputusan ... 34
3.2.4 Kaidah produksi ... 35
3.2.5 Mesin Inferensi ... 36
3.2.6 Perancangan Basis Data ... 38
3.2.7 Rancangan Sistem ... 39
BAB IV Hasil Dan Pengujian Sistem ... 42
4.1Hasil ... 42
4.2Desain antarmuka ... 42
4.3Pengujian sistem ... 47
BAB V Kesimpulan Dan Saran ... 50
5.1Kesimpulan ... 50
5.2Saran ... 50
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Padi merupakan bahan makanan pokok bagi masyarakat Indonesia.
Sebagian dari masyarakat kita sumber makanannya dapat berasal dari jagung,
sorghum, dan sagu. Butir-butir padi yang sudah lepas dari tangkainya disebut
gabah, dan yang sudah dibuang kulit luarnya disebut beras. Dalam praktek di
lapangan setiap penggunaan bibit baru sering menimbulkan atau mengundang
penyakit tanaman baru.
Hal yang sering terjadi, banyak kerugian yang diakibatkan karena adanya
penyakit tanaman yang terlambat untuk didiagnosis dan sudah mencapai tahap
yang parah dan penyebabkan terjadinya gagal panen. Sebenarnya setiap penyakit
tanaman tersebut sebelum mencapai tahap yang lebih parah dan meluas umumnya
menunjukkan gejala-gejala penyakit yang diderita tetapi masih dalam tahap yang
ringan dan masih sedikit. Tetapi petani sering mengabaikan hal ini karena
ketidaktahuannya dan menganggap gejala tersebut sudah biasa terjadi pada masa
tanam, sampai suatu saat timbul gejala yang sangat parah dan meluas, sehingga
sudah terlambat untuk dikendalikan. Ahli pertanian dalam hal ini mempunyai
kemampuan untuk menganalisa gejala-gejala penyakit tanaman tersebut, tetapi
untuk mengatasi semua persoalan yang dihadapi petani terkendala oleh waktu dan
banyaknya petani yang mempunyai masalah dengan tanamannya. Oleh karena itu,
pada penelitian ini akan dibuat suatu aplikasi sistem pakar yang memberikan
informasi mengenai penyakit tanaman dan dapat mendiagnosis gejala-gejala
penyakit tanaman, khususnya tanaman padi, sekaligus memberikan solusi
penanggulangannya, yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau
memperkecil resiko kerusakan tanaman. Implementasi sistem pakar ini dibuat
dengan menggunakan Visual Basic.NET.
Dengan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi dengan
Menggunakan Metode Forward Chaining diharapkan akan membantu masyarakat
tahu cara membasmi penyakit pada padi tersebut sehingga tidak mengalami gagal
panen.
1.2. Rumusan Masalah
Perumusan masalah memang merupakan salah satu bagian yang sangat
penting di dalam sebuah pembuatan sistem, sebab dengan adanya rumusan
masalah akan memudahkan untuk pembuatan sistem tersebut. Maka perumusan
masalah dalam sistem ini, yaitu sebagai berikut :
1) Bagaimana tatacara mendeteksi penyakit pada padi secara efektif
dengan menggunakan metode forward chaining?
2) Bagaimana membuat sistem pengambilan keputusan seperti apa yang
diperlukan untuk mengetahui penyakit yang sedang dialami padi?
1.3. Batasan Masalah
Di dalam pembuatan sistem ini ada pula batasan masalah yang di buat,
yaitu sebagai berikut :
1) Tatacara mengenali penyakit yang sedang dialami padi sesuai dengan gejala yang dialami.
2) Tatacara penanggulangan penyakit padi.
3) Mendeteksi menyakit pada padi.
4) Metode yang digunakan adalah metode Forward Chaining.
1.4. Tujuan
Sesuai dengan masalah yang dirumuskan dan yang telah di identifikasi
maka tujuan dari pembuatan sistem ini adalah :
1) Membantu mengetahui penyakit yang sedang di alami padi agar para
petani tidak mengalami gagal panen dan tahu bagaimana
mengatasinya.
2) Meningkatkan hasil panen petani sehingga panen para petani akan
1.5. Manfaat
Dari perancangan pembuatan sistem ini mempunyai manfaat sebagai berikut:
1) Mempermudah cara mengetahui penyakit yang sedang dialami padi.
2) Diharapakan dapat meningkatkan panen petani.
3) Mempermudah petani mengatasi penyakit yang sedang dialami oleh padi.
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pakar
2.1.1 Pengertian Sistem Pakar
a. Menurut Durkin (dalam Sri Kusumadewi, 2003 : 109), sistem
pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk
memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan
oleh seorang pakar.
b. Menurut Giarratono dan Riley (dalam Anita Desiani dan
Muhammad Arhani, 2006 : 09) sistem pakar adalah sistem
komputer yang bisa melayani atau meniru kemampuan seorang
pakar.
Sistem pakar merupakan bagian software speasialisasi
tingkat tinggi atau bahasa pemrograman tingkat tinggi (High
Level Language), yang berusaha menduplikasi fungsi seorang
pakar dalam satu bidang keahlian tertentu. Program ini bertindak
sebagai konsultan yang cerdas atau penasihat dalam suatu
lingkungan keahlian tertentu, sebagai hasil himpunan
pengetahuan yang telah dikumpulkan dari beberapa orang pakar.
Dengan demikian seorang awam sekalipun bisa menggunakan
sistem pakar itu untuk memecahkan berbagai persoalan yang
dihadapi.
Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam
bentuk Rule-Based Sistem, yang mana pengetahuan disimpan
dalam bentuk aturan-aturan dan biasanya berbentuk IF-THEN.
Sistem pakar dengan desain yang benar dan sejumlah
komponen yang saling bekerja sama untuk membentuk suatu
kesatuan integrasi, akan dapat digunakan oleh orang awam untuk
membantu memecahkan masalah tertentu dan bagi seorang ahli,
sistem pakar dapat dijadikan alat untuk menunjang aktivitasnya
Menurut Durkin (dalam Muhammad Arhami, 2005 : 6),
seorang pakar dengan sistem pakar memiliki banyak perbedaan.
Berikut ini table perbandingan kemampuan antara sorang pakar
dengan sistem pakar.
Tabel 2.1. Perbedaan pakar manusia dengan sistem pakar
Fitur Pakar Manusia Sistem Pakar
Mortalitas Ya Tidak
Transfer pengetahuan Sulit Mudah
Dokumentasi pengetahuan Sulit Mudah
Konsistensi keputusan Rendah Tinggi
Unit biaya pengguna Tinggi Rendah
Kreativitas Tinggi Rendah
Adaptabilitas Tinggi Rendah
Lingkup pengetahuan Luas Sempit
Tipe pengetahuan Umun dan teknis Teknis
Isi pengetahuan Pengalaman Simbol
2.1.2 Fitur-fitur sistem pakar
Sistem pakar harus memiliki fitur berikut (TUR2005):
1) Keahlian. Sistem pakar harus memiliki keahlian yang akan
memungkinkan sistem membuat keputusan tingkat pakar.
Sistem harus menampilkan performa pakar dan kekuatan yang
cukup.
2) Pertimbangan Simbolik. Pengetahuan harus direpresentasikan
secara simbolik, dan mekanisme pertimbangan primer juga
harus simbolik. Mekanisme pertimbangan simbolik biasanya
menyertakan backward chaining dan forward chaining, yang
akan dideskripsikan pada bagian selanjutnya.
3) Deep knowledge (kedalaman pengetahuan). Basis pengetahuan
harus berbasis pengetahuan yang kompleks yang tidak mudah
4) Self-knowledge. Sistem pakar harus dapat menganalisis
pertimbangannya sendiri dan menjelaskan mengapa dicapai
suatu kesimpulan.
2.1.3 Manfaat dan Kemampuan Sistem Pakar
Adapun manfaat dan kemampuan Sistem pakar [TUR2005], adalah
sebagai berikut :
1) Meningkatkan output dan produktifitas.
2) Menurunkan waktu pengambilan keputusan.
3) Meningkatkan kualitas proses dan produk.
4) Mengurangi downtime.
5) Menyerap keahlian langka.
6) Fleksibilitas.
7) Operasi peralatan yang lebih mudah.
8) Eliminasi kebutuhan peralatan yang mahal.
9) Operasi dilingkungan yang berbahaya.
10) Aksesibilitas ke pengetahuan dan help desk
11) Kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak
lengkap/tidak pasti.
12) Kelengkapan pelatihan.
13) Peningkatan pemecahan masalah dan pengamblan keputusan.
14) Meningkatkan proses pengambilan keputusan.
15) Meningkatkan kualitas keputusan.
16) Kemampuan untuk memecahkan persoalan kompleks.
17) Transfer pengetahuan ke lokasi terpencil.
Sistem konvensional berbeda dengan sistem pakar, berikut adalah
perbandingan sistem konvensional dan sistem pakar [TUR2005]:
Tabel 2.2 Perbandingan Sistem Konvensional dan Sistem Pakar
Sistem Konvensional Sistem Pakar
Informasi dan pengolahannya biasanya digabungkan dalam satu program berurutan.
Basis pengetahuan secara nyata dipisahkan dari mekanisme pengolahan (inferensi).
Program tidak melakukan kesalahan (programer atau pengguna yang
melakukan kesalahan).
Biasanya tidak menjelaskan mengapa data input diperlukan atau bagaimana kesimpulan dihasilkan.
Penjelasan adalah bagian dari sebagian besar ES.
Memerlukan semua data input. Berfungsi dengan tidak tepat jika ada data yang hilang kecuali jika telah dirancang demikian.
Tidak memerlukan semua fakta awal. Biasanya dapat tiba pada kesimpulan yang masuk akal sekalipun ada fakta yang hilang. Perubahan dalam program sangat
membosankan (kecuali dalam DOS).
Perubahan dalam aturan mudah dilakukan.
Sistem beroperasi hanya jika telah lengkap.
Sistem dapat beroperasi dengan hanya sedikit aturan.
Eksekusi dilakukan pada basis algoritma langkah demi langkah.
Eksekusi dilakukan dengan menggunakan heuristik dan logika.
Manipulasi efektif pada database besar.
Manipulasi efektif pada basis pengetahuan besar.
Representasi dan penggunaan data. Representasi dan penggunaan pengetahuan.
Efisiensi biasanya menjadi tujuan utama. Efektivitas penting hanya untuk DSS.
Efektivitas adalah tujuan utama.
Mudah menangani data kuantitatif. Mudah menangani data kualitatif. Menggunakan representasi data
numerik.
Menggunakan representasi pengetahuan simbolik dan numerik.
Menyerap, memperbesar, dan mendistribusikan akses ke data atau informasi numerik.
Menyerap, memperbesar, dan mendistribusikan akses ke penilaian atau pengetahuan.
2.1.4 Keterbatasan Sistem Pakar
Adapun kelemahan Sistem pakar [TUR2005], adalah sebagai
berikut:
1. Pengetahuan tidak selalu siap tersedia.
2. Akan sulit mengekstrak keahlian dari manusia.
3. Pendekatan tiap pakar pada suatu penilaian situasi mungkin
berbeda tetapi benar.
4. Sulit, bahkan bagi pakar berkemampuan tinggi, untuk
mengikhtisarkan penilaian situasi yang baik pada saat berada
dalam tekanan waktu.
6. ES bekerja dengan baik hanya dalam domain pengetahuan
sempit.
7. Kebanyakan pakar tidak memiliki sarana mandiri untuk
memeriksa apakah kesimpulannya masuk akal.
8. Kosa kata yang digunakan pakar untuk menyatakan fakta dan
hubungan.
2.1.5 Ciri-ciri Sistem Pakar
• Memiliki informasi yang handal
• Mudah dimodifikasi
• Heuristik dalam menggunakan pengetahuan (yang sering kali tidak sempurna) untuk memndapatkan penyelesaiannya.
• Dapat digunakan dalam berbagai jenis komputer.
• Memiliki kemampuan untuk beradaptasi
2.1.6 Alasan Pengembangan Sistem Pakar
Sistem pakar sendiri dikembangkan lebih lanjut dengan alasan
[KUS2006]:
• Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di berbagai lokasi.
• Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar.
• Seorang pakar akan pensiun atau pergi (meninggal dunia).
• Pengetahuan seorang pakar mahal nilainya.
• Kepakaran dibutuhkan juga pada situasi yang kurang mendukung.
2.1.7 Arsitektur Sistem Pakar
Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan
pengembangan dan lingkungan konsultasi. Lingkungan pengembangan
digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan
Sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan pengguna bukan
a. Pakar
Merupakan orang yang memiliki pengetahuan, penilaian,
pengalaman dan metode khusus, serta kemampuan untuk
menerapkan bakat ini dalam memberikan nasihat dan
memecahkan persoalan.
b. Akuisisi Pengetahuan
Merupakan akumulasi, transfer dan transformasi keahlian
pemecahan masalah dari pakar atau sumber pengetahuan
terdokumentasi ke program komputer, untuk membangun atau
memperluas basis pengetahuan. Sumber pengetahuan potensial
antara lain pakar manusia, buku teks, dokumen multimedia,
database (publik dan privat), laporan riset khusus dan informasi
yang terdapat dalam Web.
c. Knowledge Engineer
Yaitu seorang spesialis sistem yang menterjemahkan pengetahuan
yang dimiliki seorang pakar menjadi pengetahuan yang akan
tersimpan dalam basis pengetahuan pada sebuah sistem pakar.
d. Basis Pengetahuan
Berisi pengetahuan relevan yang diperlukan untuk memahami,
merumuskan, dan memecahkan persoalan. Basis pengetahuan
mencakup dua elemen dasar, yaitu :
• rule atau aturan khusus yang mengarahkan penggunaan pengetahuan untuk memecahkan persoalan khusus dalam
domain tertentu (referensi logika, misalnya, antara gejala dan
penyebab).
e. Perbaikan Pengetahuan
Pakar manusia memiliki sistem perbaikan pengetahuan, yakni
mereka dapat menganalisis pengetahuannya sendiri kegunaannya,
belajar darinya, dan meningkatkannya untuk konsultasi
mendatang. Serupa pula, evaluasi tersebut diperlukan dalam
pembelajaran komputer sehingga program dapat menganalisis
alasan keberhasilan atau kegagalannya. Hal ini dapat mengarah
kepada peningkatan sehingga menghasilkan basis pengetahuan
yang lebih akurat dan pertimbangan yang lebih efektif. Dengan
komponen ini, pakar mampu menganalisis kinerja dari Sistem
pakar, belajar daripadanya, dan meningkatkannya pada konsultasi
selanjutnya.
f. Mesin Inferensi
Merupakan otak dari Sistem pakar. Komponen ini sebenarnya
adalah program komputer yang menyediakan metodologi untuk
reasoning (pertimbangan) mengenai informasi dalam basis
pengetahuan dan dalam ”workplace”, dan digunakan untuk
merumuskan kesimpulan. Mesin Inferensi mempunyai 3 elemen
utama, yaitu :
• Interpreter adalah elemen yang mengeksekusi item agenda
yang dipilih dengan mengaplikasikannya pada basis
pengetahuan rule yang berhubungan.
• Scheduler adalah elemen yang menjaga kontrol di sepanjang
agenda. Memperkirakan akibat dari pengaplikasian rule
inferensia yang menampakkan prioritas item atau kriteria lain
pada agenda.
• Consistency enforcer adalah elemen yang mencoba menjaga
g. Workplace
Merupakan area kerja memori yang disimpan sebagai database
untuk deskripsi persoalan terbaru yang ditetapkan oleh data input
digunakan juga untuk perekaman hipotesis dan keputusan
sementara. Tiga tipe keputusan dapat direkam dalam workplace:
rencana (bagaimana mengatasi persoalan), agenda (tindakan
potensial sebelum eksekusi), dan solusi (hipotesis kandidat dan
arah tindakan alternatif yang telah dihasilkan sistem sampai
dengan saat ini).
Perhatikan contoh berikut: Pada saat mobil Anda mengalami
kerusakan, Anda memasukkan gejala kerusakan ke dalam
komputer untuk disimpan dalam workplace, komputer kemudian
menyarankan Anda melakukan beberapa pemeriksaan tambahan
(misalnya, perhatikan apakah baterai Anda terhubung dengan
tepat) dan laporkan hasilnya. Informasi ini direkam dalam
workplace.
h. Fasilitas Penjelasan
Ini adalah kemampuan penelusuran kebenaran dari konklusi yang
didapat dari sumber-sumbernya. Hal ini krusial untuk
transformasi kepakaran dan penyelesaian masalah. Komponen ini
mampu menelusuri kebenaran dan untuk menerangkan perilaku
Sisem Pakar secara interaktif, menjawab pertanyaan seperti:
Mengapa pertanyaan tertentu ditanyakan oleh Sistem pakar?
Bagaimana konklusi tertentu dicapai? Mengapa alternatif tertentu
ditolak?
Rencana apakah yang ada untuk mencapai solusi? Dan apa-apa
saja selanjutnya yang harus dilakukan sebelum diagnosis final
dapat ditentukan?
i. Antarmuka (Interface)
Sistem pakar berisi prosesor bahasa untuk komunikasi
berorientasi persoalan yang mudah antara pengguna dan
alami. Dikarenakan batasan teknologi, maka kebanyakan sistem
yang ada menggunakan pendekatan pertanyaan dan jawaban
untuk berinteraksi dengan pengguna.
j. Aksi yang direkomendasikan
Merupakan saran atau solusi yang direkomendasikan untuk
permasalahan yang sedang dihadapi oleh user.
k. User, Umumnya user yang dimaksud ini adalah :
• Klien (yaitu bukan pakar) yang menginginkan advis/nasehat.
Di sini Sistem pakar bertindak seperti seorang konsultan atau
penasehat.
• Learner (pelajar) untuk mempelajari bagaimana Sistem pakar
menyelesaikan permasalahan. Disini Sistem pakar bertindak
sebagai seorang instruktur.
• Pembangun Sistem pakar yang ingin meningkatkan basis pengetahuannya. Di sini Sistem pakar bertindak sebagai
seorang rekan.
• Pakar. Di sini Sistem pakar bertindak sebagai seorang kolega atau asisten.
2.1.8 Representasi Pengetahuan
Pengetahuan merupakan kemampuan untuk membentuk model
mental yang menggambarkan obyek dengan tepat dan merepresentasikannya
dalam aksi yang dilakukan terhadap suatu obyek [MAR1988].
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.
2.1.8.1 Tabel Keputusan
Pengetahuan relasi dapat pula direpresentasikan dalam tabel
format spreadsheet menggunakan kolom dan baris. Tabel dibagi
menjadi dua bagian. Pertama, dikembangkan suatu daftar atribut, dan
untuk tiap aribut dirinci semua kemugkinan nilai. Kemudian daftar
kesimpulan dikembangkan. Akhirnya, kombinasi atribut yang
berbeda dissuaikan terhadap kesimpulan.
Pengetahuan untuk tabel dikumpulkan dalam sesi akuisisi
pengetahuan. Setelah terbentuk, pengetahuan dalam tabel dapat
digunakan sebagai input untuk metode representasi pengetahuan
yang lain. Tidak mungkin melakukan inferensi dengan hanya tabel
domain kecuali pada saat digunakan induksi aturan.
2.1.8.2 Pohon Keputusan
Pohon keputusan dihubungkan ke tabel dan populer di
banyak tempat. Pohon ini terdiri dari node yang menyatakan tujuan
dan link yang menyatakan keputusan. Manfaat utama pohon
keputusan adalah dapat menyederhanakan proses akuisisi
pengetahuan. Pohon keputusan dapat dengan mudah diubah ke
aturan. Berikut adalah contoh dari pohon keputusan.
Gambar 2.2 contoh pohon keputusan
Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang
sederhana atau kompleks, tergantung dari masalahnya [SCH1989]
1) Logika (logis)
Logika adalah bentuk representasi pengetahuan yang paling tua.
Proses logika adalah proses membentuk kesimpulan atau
menarik suatu inferensi berdasarkan fakta yang telah ada. Input
dari proses logika berupa premis atau fakta-fakta yang diakui
kebenarannya sehingga dengan melakukan penalaran pada
proses logika dapat dibentuk suatu inferensi atau kesimpulan
yang benar pula.
Ada 2 penalaran yang dapat dilakukan untuk mendapat
konklusi:
• Penalaran Deduktif
Penalaran dimulai dari prinsip umum untuk mendapatkan
konklusi yang lebih khusus.
Contoh:
Premis Mayor : jika bulir padi hampa (kosong)
berarti terserang hama walang
langit
Premis Minor : Bulir padi hampa
Konklusi : Oleh karena itu padi terserang
hama walang sangit
• Penalaran Induktif
Penalaran dimulai dari fakta-fakta khusus
untukmendapatkan kesimpulan umum.
Contoh :
Premis-1 : Penyakit blas adalah penyakit berbahaya
Premis-2 : Penyakit gosong adalah penyakit berbahaya
Premis-3 : Penyakit bercak daun adalah penyakit berbahaya
2) Jaringan semantik (semantic nets)
Jaringan semantik merupakan jaringan data dan informasi, yang
menunjukan hubungan antar berbagai objek dimana informasi yang
terhubung tersebut adalah informasi yang proporsional (suatu
pernyataan yang dapat bernilai benar atau salah). Dalam matematika,
istilah jaringan semantik merupakan suatu label atau graph berarah.
Struktur jaringan semantik terdiri dari node atau simpul dan
busur atau arc yang menghubungkannya. Simpul menyatakan objek
sedangkan busur menyatakan links. Links dari jaringan semantik
digunakan untuk menunjukkan hubungan (relationship) antar
simpul-simpul tersebut.
Gambar 2.3 adalah contoh dari suatu salah satu jaringan semantik
dalam bidang penyakit padi
Gambar 2.3 Implementasi jaringan semantik untuk penyakit padi
Pada gambar 2.3 ditunjukan bahwa simpul penyakit blast memiliki
link dengan label “Jenis dari” ke simpul penyakit padi, hubungan
tersebut menunjukan bahwa penyakit blast merupakan salah satu
jenis penyakit padi. Sedangkan penyakit padi itu sendiri memiliki
link dengan label “Termasuk” ke simpul Penyakit berbahaya,
sehingga hubungan tersebut menunjukan bahwa penyakit blast
merupakan salah satu jenis penyakit padi, serta merupakan penyakit
yang berbahaya. Di sisi lain simpul penyakit blast memiliki link
dengan label “gejalanya” ke simpul bulir kosong, hubungan tersebut
menunjukan bahwa bulir kosong merupakan salah satu gejala dari
3) Bingkai (frame)
Bingkai adalah struktur data yang mengandung semua
informasi/pengetahuan yang relevan dari suatu obyek. Pengetahuan
ini diorganisasi dalam struktur hirarkis khusus yang memungkinkan
pemrosesan pengetahuan. Bingkai merupakan aplikasi dari
pemrograman berorientasi obyek dalam AI dan Sistem Pakar.
Pengetahuan dalam bingkai dibagi-bagi ke dalam slot atau atribut
yang dapat mendeskripsikan pengetahuan secara deklaratif ataupun
prosedural. Contohnya adalah bingkai untuk merepresentasikan
pengetahuan mengenai gajah:
Mamalia
4) Kaidah produksi (production rule)
Pada pengetahuan ini disajikan dalam aturan-aturan yang
berbentuk pasangan keadaan-aksi (condition-action): “IF keadaan
terpenuhi atau terjadi THEN suatu aksi akan terjadi”. Sistem Pakar
yang basis pengetahuannya disajikan dalam bentuk aturan produk
terdiri atas banyak bagian, demikian pula dengan aksi. Urutan
keduanya juga dapat dipertukarkan letaknya.
Contoh : Gejala Hama Walang Sangit
Kaidah 1 : IF Bulir padi hampa (kosong)
THEN terserang hama walang sangit
Kaidah 2 : IF Daun busuk
THEN terserang hama walang sangit
Kaidah 3 : IF Bulir padi hampa (kosong) AND Daun busuk
THEN terserang hama walang sangit
ELSE tidak terserang hama walang sangit
5) Object-Atribut-Value (OAV)
Object dapat berupa bentuk fisik atau konsep. Attribute
adalah karakteristik atau sifat dari object tersebut. Values (nilai) –
besaran/nilai/takaran spesifik dari attribute tersebut pada situasi
tertentu, dapat berupa numeric, string atau bolean. Sebuah object
bias memiliki beberapa attribute, biasa disebut OAV Multi-attribute.
Contoh representasi pengetahuan dengan OAV ditunjukkna pada
tabel
Object Atrribute Value
Mangga Warna Hijau, orange
Mangga Berbiji Tunggal
Mannga Rasa Asam, manis
Pisang Warna Hijau, kuning
Tabel 2.3 Representasi pengetahaun dengan OAV
2.1.9 Kelebihan Sistem Pakar
1. Orang awam bisa menggunakannya
2. Melestarikan keahlian sorang pakar
3. Mamapu beroperasi dalam llingkan yang berbahaya
4. Kemampuan dalam mengakses pengetahuan
6. Media pelengkap dalama penelitian
7. Menghemat waktu dalam mengambil suatu keputusan
8. Proses secara otomatis
9. Keahlian sama dengan seorang pakar
10.Produktifitas (Rahmat, 2005)
2.1.10Mekasnisme Inferensi
1. Pelacakan ke depan (Forward Chaining)
Pelacakan ke depan (Forward Chaining). Pelacakan ke depan
(Forward Chaining) merupakan strategi pencarian dari sekumpulan
data atau fakta, dari data-data tersebut dicari suatu kesimpulan yang
menjadi solusi dari permasalahan yang dihadapi. Forward Chaining
memulai proses pencarian dengan data sehingga startegi ini disebut
juga data-driven.
Gambar 2.3 Pelacakan ke depan
2. Pelacakan ke Belakang (Backward Chaining)
Backward Chaining merupakan strategi pencarian yang arahnya
kebalikan dari forward chaining. Proses pencarian dimulai dari
tujuan, yaitu kesimpulan yang menjadi solusi permasalahan yang
dihadapi. Mesin inferensi mencari kaidah-kaidah dalam basis
pengetahuan yang kesimpulannya merupakan solusi yang ingin
dicapai, kemudian dari kaidah-kaidah yang diperoleh,
masing-masing kesimpulan dirumut balik jalur yang mengarah ke
kesimpulan tersebut. Jika informasi-informasi atau nilai dari
atribut-atribut yang mengarah ke kesimpulan tersebut sesuai dengan data
yang diberikan maka kesimpulan tersebut merupakan solusi yang
dicari. Rumut balik (Backward Chaining) memulai proses pencarian
Gambar 2.4 Pelacakan ke belakang
2.2 Domain Permasalahan
2.2.1 Pengertian Padi
Padi atau yang memiliki nama latin Oryza sativa merupakan sumber
utama makanan pokok masyarakat kebanyakan. Sehingga setiap hal yang
berdampak pada hasil panenya harus terus dipantau . Hal yang sering
mengakibatkan dampak parah yaitu adanya penyakit dan hama. Hal yang
harus ditekankan adalah mencegah penyebaran penyakit tersebut. Sehingga
dari masalah tersebut sudah menjadi perhatian pemerintah.(Tjahjono, 2003).
2.3 Alat Pengembang Sistem
2.3.1 Visual Studio.NET
Visual Studio.NET adalah Repid Integrated Development Environmen
yang dapat diartikan sebagai tool atau alat bantu yang menyediakan
lingkungan pemrograman terintegrasi bagi developer dalam membangun
aplikasi secara terpadu dan visual secara cepat. Sebelum Visual Studio
merupakan IDE yang terpisah antara bahasa pemrograman yang berbeda
(Visual C++ 6, Visual Basic 6), tetapi saat ini Visual Studio.NET
menyediakan lingkungan pembuatan aplikasi untuk berbagai bahasa
pemrograman dengan tampilan dan lingkungan pemrograman sama persis.
Bahasa pemrograman utama yang didukung oleh Visual Studio adalah Visual
Basic.NET, Visual C++.NET, dan Visual C#.NET. (Budiharto, widodo.
2006)
2.3.1.1Visual Basic.NET
Visual Basic.NET adalah generasi penerus Visual Basic 6 dari
Windows, Web Services da aplikasi web dengan ASP.NET secara
cepat dan mudah. Visual Basic memiliki banyak fasilitas baru dan
ditingkatkan seperti inheritance, interface dan overloading yang
menjadikannya bahasa pemrograman berorientasi objek yang tangguh.
Fasilitas lain adalah threading dan penanganan exception yang
terstruktur. Visual Basic terintegrasi penuh dengan .NET Framework
dan common language runtime yang bersama-sama menyediakan
interaksi dengan pemrograman lain, garbage collection, security yang
baik dan dukungan versioning.
Visual Basic.NET memiliki perbedaan dengan versi
sebelumnya, sehingga memerlukan usaha dan waktu bagi programmer
Visual Basic sebelumnya untuk berpindah. Namun karena sebagian
besar konsep dan sintaks masih sama, tentunya waktu dan usaha yang
diperlukan tidaklah menyulitkan.
1. Visual Basic Menyediakan fasilitas untuk membangun
beberapa projek, termasuk :
a. Aplikasi Windows
b. Class Library
c. Windows Control Library
d. Aplikasi Web ASP.NET
Selain itu visual basic juga menawarkan berbagai kemudahan
dalama mengelola semua database. Kemudahan ini masih ditambah
lagi dengan tersedianya sarana dan peranti yang lengkap.
Gambar 1.2 Tampilan Awal Visual Basic.NET
Gambar 2.6 Lembar Kerja Visual Basic.NET
2.3.1.2Sejarah Singkat Visual Basic.NET
Bill Gates, pendiri Microsoft, memulai bisnis softwarenya
dengan mengembangkan interpreter bahasa Basic untuk Altair 8800,
untuk kemudian ia ubah agar dapat berjalan diatas IBM PC dengan
system operasi DOS. Perkembangan berikutnya ialah diluncurkannya
BASICA (basic-advanced) untuk DOS. Setelah BASICA, Microsoft
meluncurkan Microsoft QuickBasic dan Microsoft Basic (dikenal juga
sebagai Basic Compiler). Sejarah BASIC ditangan Microsoft sebagai
bahasa yang di interpretasi (BASICA) dan juga bahasa yang dikopilasi
(BASCOM) membuat Visual Basic diimplementasikan sebagai
gabaungan keduanya.
Visual Basic diperkenalkan pertama kali tahun 1991 yaitu
program Visual Basic untuk DOS dan Windows. Visual Basic 3.0
dirilis tahun 1993, Visual Basic 4.0 dirilis pada akhi tahun 1995
(tambahan dukungan untuk aplikasi 32 bit), sementara Visual Basic
6.0 dirilis pada tahun 1998. 11 Juli 2000: Microsoft menyampaikan
Tool Platform .NET untuk XML Web Services. Dalam pidatonya yang
ditujukan pada acara Microsoft Professional Developers Conference
(PDC) 2000 yang kedelapan, Paul Maritz, wakil presiden kelompok
dari Platform Group di Microsoft, memperlihatkan Microsoft .NET
Framework dan Microsoft Visual Studio .NET. Visual Studio.NET
menyediakan dukunngan untk pengembang drag-and-drop terhadap
menyediakan produktivitas yang tinggi kepada para pengembang,
suatu lingkungan yang terdiri dari banyak bahasa untuk pembangunan,
pengantaran, dan pengintegrasian XML Web Services pada plaform
Microsoft.NET (http://id.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic)
2.3.1.3Komponen Penting dari Visual Basic.NET
Komponen penting dari Visual Basic.NET antara lain adalah:
1. Start Page
2. Menu
3. Toolbar
4. Form Designer
5. Solution Explorer
6. Toolbox
7. Properties Windows
8. Object Browser
9. Help
2.3.2 Microsoft Office Access
Microsoft Access (atau Microsoft Office Access) adalah
sebuah program aplikasi basis data komputer relasional yang
ditujukan untuk kalangan rumahan dan perusahaan kecil hingga
menengah. Aplikasi ini merupakan anggota dari beberapa
aplikasi Microsoft Office, selain tentunya Microsoft Word, Microsoft
Excel, dan Microsoft PowerPoint. Aplikasi ini menggunakan mesin
basis data Microsoft Jet Database Engine, dan juga menggunakan
tampilan grafis yang intuitif sehingga memudahkan pengguna.
Microsoft Access dapat menggunakan data yang disimpan di
dalam format Microsoft Access, Microsoft Jet Database
Engine,Microsoft SQL Server, Oracle Database, atau semua kontainer
basis data yang mendukung standar ODBC. Para
mengembangkan perangkat lunak aplikasi yang kompleks, sementara
para programmer yang kurang mahir dapat menggunakannya untuk
mengembangkan perangkat lunak aplikasi yang sederhana. Access
juga mendukung teknik-teknik pemrograman berorientasi objek, tetapi
tidak dapat digolongkan ke dalam perangkat bantu pemrograman
BAB III
ANALISIS PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Kebutuhan
Pada bab ini menjelaskan gambaran umum dari sistem yang akan
dibangun, kebutuhan data, kebutuhan fungsi dan kebutuhan antarmuka dari sistem
pakar untuk mengidentifikasi penyakit padi.
3.1.1 Gambaran Umum
Peranan seorang pakar penyakit padi sangat dibutuhkan terutama bagi
para petani yang tidak memiliki pengetahuan yang cukup tentang penyakit
padi. Sangat disayangkan jika petani hanya bisa menanam saja tanpa
mengetahui bagaimana cara mengidentifikasi penyakit padi beserta cara
menanggulanginya. Sementara itu jika petani harus berkonsultasi dahulu
dengan seorang pakar akan memakan waktu yang cukup lama serta harus
mengeluarkan biaya lebih untuk membayarnya. Keadaan akan berbeda jika
petani mempunyai cukup pengetahuan dan pengalaman tentang bagaimana
cara mengidentifikasi penyakit padi serta cara menanggulanginya.
Petani akan dapat segera mengatasi permasalahan saat padi
menunjukkan gejala-gejala terserang penyakit sebelum menjadi lebih parah.
3.1.2 Spesifik Kebutuhan Perangkat Lunak
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 penyakit padi dan untuk memastikan jenis
penyakit apa yang menyerang tanaman padi.
3. Login admin, hanya administrator yang memiliki hak untuk
menggunakan aplikasi ini, karena hanya administrator yang
mengetahui username dan password yang sesuai dengan database.
4. Entry penyakit, meliputi proses meng-input, meng-edit dan
5. Entry gejala, meliputi proses meng-input, meng-edit dan
menghapus data gejala penyakit padi.
6. Entry basis aturan, meliputi proses meng-input, meng-edit dan
meng-hapus data aturan.
3.1.3 Kebutuhan Data
Kebutuhan data dalam sistem pakar mengidentifikasi penyakit padi
yaitu akuisisi pengetahuan. Akuisisi pengetahuan merupakan suatu proses
untuk mengumpulkan data pengetahuan akan suatu masalah dari pakar
(wawancara dari seorang pakar, dari buku, artikel dari internet dan lain
sebagainya). Data yang digunakan dalam identifikasi penyakit padi ini adalah
dari internet. Berikut ini adalah nama penyakit padi beserta gejala dan
solusinya :
1. Penyakit Kresek
Gejala:
• Daun pertama dan kedua berwarna hijau pucat, kemudian layu seperti disiram air panas
• Terdapar bercak kuning pada daun yang dimulai dari ujung daun kemudian menjalar ke bawah
Solusi:
• Menanam varietas yang resisten, mengadakan rotasi tanaman dan memusnahkan tanaman yang telah terserang.
2. Penyakit Blast
Gejala:
• Bulir padi hampa (kosong)
• Daun busuk yang dimulai dengan adanya bercak berbentuk belahketupat kemudian bercak maeluas menuruti urat tulang
daun, kadang-kandang beberapa bercak daun bergabung menjadi
satu seperti terbakar (malai belum keluar)
• Pangkal batang tanaman mengkerut, berwarna coklat kehitamandan mudah rebah
Solusi:
• Penyakit ini dikendalikan melalui penanaman varietas tahan
secara bergantian untuk mengantisipasi perubahan ras blas yang
sangat cepat dan pemupukan NPK yang tepat. Penanaman
dalam waktu yang tepat serta perlakuan benih dapat pula
diupayakan. Bila diperlukan pakai fungisida yang berbahan aktif
metil tiofanat, fosdifen, atau kasugamisin.
3. Penyakit Bercak Daun
Gejala:
• Terdapat bercak pada daun, pelepah daun, malai dan bulir padi
• Jumlah malai sedikit
• Tanaman mati Solusi:
• Memotong dan membakar bagian tanaman yang terserang, mengurangi kelembaban dengan membersikan gulma di sekitar
tanaman.
4. Penyakit Gosong (smut)
Gejala:
• Terjadi gumpalan besar berwarna hitam pada buah Solusi:
• Mengumpulkan dan membakar bagian tanaman yang terserang. 5. Penyakit Busuk Batang
Gejala:
• Pelepah daun terlihat bercak basah berbentuk bulat, bercak membesar dengan bagian tengah berwarna abu-abu dan bagian
tepi berwarna coklat
Solusi:
• Pemupukan tanaman dengan dosis 250 kg urea, 100kg SP36,
dan 100 kg KCl per ha dapat menekan perkembangan penyakit.
Untuk mengurangi penyebaran lebih luas lagi, keringkan
tanaman sampai saat panen tiba. Cara pencegahan penyakit ini
antara lain adalah: tunggultunggul padi sesudah panen dibakar
atau didekomposisi, keringkan petakan dan biarkan tanah
sampai retak sebelum diari lagi, gunakan pemupukan
berimbang; pupuk nitrogen sesuai anjuran dan pemupukan K
cenderung dapat menurunkan infeksi penyakit, gunakan
fungisida (bila diperlukan) yang berbahan aktif belerang atau
difenokonazol.
6. Penyakit Virus Kerdil Rumput
Gejala:
• Tanaman kerdil
• Daun pendek
• Jumlah anakan lebih banyak
• Tidak menghasilkan malai Solusi:
• Pemilihan bibit yang unggul jika sudah terserang segera musnahkan atau pengendalian dilakukan terhadap vektornya
yaitu wereng coklat Nilaparvata lugens.
7. Penyakit Virus Tungro
Gejala:
• Warna daun menjadi kuning sampai coklat yang dimulai dari ujung daun
• Pembentukan dan perkembangan akar terhambat
• Pembentukan bunga tertunda
• Waktu panen tertunda Solusi:
• Pergiliran varietas tahan yang memiliki tetua berbeda,
sumber tanaman sakit, dan penekanan populasi wereng hijau
dengan insektisida. Beberapa varietas tahan tugro antara lain
Tukad Petanu, Tukad Unda, Tukad Balian, Kalimas, dan
Bondoyudo. Beberapa cara yang juga dapat dilakukan adalah:
mengatur waktu tanam serempak minimal 20 ha luasan sawah,
menanam bibit pada saat yang tepat, yaitu dengan menanam
bibit sebulan sebelum puncak, kepadatan wereng hijau tercapai,
menanam dengan cara jajar legowo, pada saat tanaman umur 2-3
minggu setelah tanam bila dijumpai 2 tanaman bergejala lebih
dari 10 rumpun segera aplikasikan insektisida yang efektif
mematikan wereng hijau, dan sawah jangan dikeringkan,
biarkan kondisi air pada kapasitas lapang agar wereng hijau
tidak aktif berpencar menyebarkan tungro.
8. Penyakit Virus Kerdil Kuning
Gejala:
• Bulir padi hampa (kosong)
• Terjadi perubahan warna daun menjadi kuning kehijau-hijauansampai kuning keputihan
Solusi:
• Pemusnahan serangga vector dan penanaman varietas yang tahan dan membakar tanaman yang telah terserang.
3.1.4 Kebutuhan Fungsi
Pada subbab ini akan dijelaskan tentang fungsi/proses dari sistem pakar
untuk mengidentifikasi penyakit padi.
1. Data Contex Diagram
Data Context Diagram (DCD) disebut juga DFD level 0, karena
merupakan data arus awal. DCD ini memiliki sebuah proses yaitu:
2. DFD Level 1
DFD level 1 merupakan penjabaran dari proses DCD. Pada DFD
level 1 ini mempunyai dua proses yaitu proses pada menu user dan
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 dapat mengedit dan
menambah pengetahuan pada sistem. Berikut adalah gambar DFD
Level 1:
3. DFD Level 2 Proses 1
DFD level 2 proses 1 merupakan penjabaran dari DFD level 1
menu user. Pada DFD level 2 proses 1 ini memiliki dua proses yaitu
a. Proses daftar penyakit, user dapat mengetahui semua gejala
dan solusi berdasarkan penyakitnya.
b. Proses konsultasi, user akan diminta untuk menjawab semua
pertanyaan yang akan diajukan oleh sistem.
Berikut adalah gambar DFD Level 2 proses 1:
4. DFD Level 2 proses 2
DFD level 2 proses 2 pada gambar 3.4 merupakan proses untuk
seorang admin, meliputi login admin, entry penyakit, entry gejala, dan
entry basis aturan.
Berikut adalah penjelasannya:
a. Login admin, hanya administrator yang memiliki hak untuk
menggunakan aplikasi ini, karena hanya administrator yang
mengetahui username dan password yang sesuai dengan
database.
b. Entry penyakit, meliputi proses meng-input, meng-edit dan
meng-hapus data penyakit padi.
c. Entry gejala, meliputi proses input, edit dan
meng-hapus data gejala penyakit padi.
d. Entry basis aturan, meliputi proses meng-input, meng-edit dan
5. DFD Level 3 proses 1.2
DFD Level 3 proses 1.2 (gambar 3.5) merupakan proses
penjabaran dari DFD level 2 proses 1.2 yang meliputi entry user,
konsultasi forward chaining, konsultasi backward chaining, konsultasi
periksa dan hasil analisa.
a. Entry user, user dapat melakukan proses konsultasi dengan
terlebih dahulu memasukkan identitas dirinya.
b. Konsultasi forward chaining, proses konsultasi untuk
mengidentifikasi penyakit padi. User dapat menjawab (YA)
atau (TIDAK) dari setiap pertanyaan yang akan diajukan oleh
c. Konsultasi periksa, proses menyimpan jawaban dan
menampilkan pertanyaan berikutnya.
d. Hasil analisa, proses pengelolaan laporan hasil konsultasi
3.1.5 Kebutuhan Antarmuka
Kebutuhan antarmuka dalam sistem pakar untuk mengidentifikasi
penyakit padi meliputi kebutuhan antarmuka pengguna, kebutuhan antarmuka
perangkat keras, kebutuhan antarmuka perangkat lunak.
3.1.5.1Kebutuhan Antarnuka Pengguna
Pengguna akan berinteraksi dengan aplikasi sistem pakar ini
dengan menggunakan alat bantu seperti berikut:
a) Keyboard, digunakan untuk memasukkan perintah ke dalam aplikasi.
b) Mouse, digunakan untuk menjalankan perintah terhadap aplikasi.
c) Monitor, digunakan untuk melihat tampilan dalam aplkasi.
3.1.5.2Kebutuhan Perangkat Keras
Kebutuhan perangkat keras yang digunakan dalam sistem pakar
ini adalah seperangkat komputer atau laptop dengan spesifikasi sebagai
berikut:
1) Laptop dengan Processor Intel(R) Celeron(R) CPU N2920
1.86Ghz (4CPUs).
3) VGA 775 MB.
4) Harddisk 500 GB.
3.1.5.3Kebutuhan Perangkat Lunak
Sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit padi ini
didukung kebutuhan perangkat lunak seperti:
1) Sistem operasi Microsoft Windows 7 Ultimate 64-bit..
2) Microsoft Visual Basic 2010 Ultimate
3) Microsoft Office Access 2007 untuk pembuatan database.
3.2 Perancangan Data
Perancangan data dalam sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit
padi ini meliputi representasi pengetahuan, pembuatan tabel keputusan,
pembuatan pohon keputusan, kaidah produksi dan perancangan basisdata.
3.2.1 Representasi Pengetahuan
Setelah melakukan proses akuisisi pengetahuan, maka pengetahuan
tersebut harus direpresentasikan menjadi basis pengetahuan yang selanjutnya
dikumpulkan, dikodekan diorganisasikan dan digambarkan dalam bentuk
rancangan lain menjadi bentuk sistematis. Menurut (Schnupp, 1989)
pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang sederhana dan
kompleks, tergantung dari masalahnya. Untuk melakukan representasi
pengetahuan dalam sistem pakar mengidentifikasi hama dan penyakit padi
adalah dengan pohon keputusan, tabel keputusan dan kaidah produksi.
3.2.2 Pembuatan Tabel Keputusan
Tabel keputusan berisi pengetahuan dari sesi akuisisi pengetahuan,
setelah terbentuk pengetahuan dalam tabel keputusan dapat digunakan
sebagai input untuk metode representasi yang lain.
Kode Gejela
Kode Penyakit
P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 P008
G001 X
G003 X
3.2.3 Pembuatan Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pembuatan decision tree digunakan untuk membantu menyederhanakan
dalam proses akuisisi pengetahuan agar lebih mudah diubah dalam bentuk
kaidah. Decision tree dapat dilihat pada gambar lampiran.
Diasumsikan bahwa untuk gejala-gejala penyakit padi adalah G001,
G002, .., G022 dan penyakit di asumsikan P001,P002,…,P008. Misal kode
gejala G001 memang dialami, pilihan jawaban adalah (YA), maka kode
gejala G002 akan dijadikan sebagai pertanyaan selanjutnya. Dan apabila
jawabannya adalah (TIDAK), maka kode gejala G027 akan ditanyakan
sebagai pertanyaan selanjutnya.
Apabila gejala G019 memang dialami, dijawab (YA), maka
penelusuran akan berakhir dan didapatkan suatu kesimpulan bahwa tanaman
tersebut terserang penyakit P001, tetapi jika dijawab (TIDAK), maka akan
Apabila gejala G020 memang dialami, dijawab (YA), maka
penelusuran akan berakhir dan didapatkan suatu kesimpulan bahwa tanaman
tersebut terserang penyakit P019. Selanjutnya dalam asumsi jawaban selalu
(TIDAK) maka akan mendapatkan kesimpulan bahwa padi tidak terserang
penyakit.
3.2.4 Kaidah Produksi
Representasi kaidah produksi adalah menghadirkan pengetahuan yang
ada sebagai kaidah produksi dalam bentuk aksi yaitu pasangan IF kondisi
(premis) terjadi THEN aksi (konklusi atau kesimpulan). Berikut adalah
sebagian kaidah produksi untuk hama/penyakit padi:
No Aturan
1 IF
AND
THEN
Daun pertama dan kedua berwarna hijau pucat, kemudian layu
seperti disiram air panas is True
Terdapar bercak kuning pada daun yang dimulai dari ujung daun
kemudian menjalar ke bawah is True
Penyakit Kresek
Bulir padi hampa (kosong) Is True
Daun busuk yang dimulai dengan adanya bercak berbentuk
belahketupat kemudian bercak maeluas menuruti urat tulang
daun, kadang-kandang beberapa bercak daun bergabung menjadi
satu seperti terbakar (malai belum keluar) Is True
Buku berwarna coklat, mengkerut dan mudah patah (gejala pada
tanaman yang telah keluar malai) Is true
Pangkal batang tanaman mengkerut, berwarna coklat
kehitamandan mudah rebah Is true
Penyakit Blast
3 IF
AND
AND
Terdapat bercak pada daun, pelepah daun, malai dan bulir padi Is
True
Jumlah malai sedikit Is True
THEN Penyakit Bercak Daun Is True
4 IF
THEN
Terjadi gumpalan besar berwarna hitam pada buah Is True
Penyakit Gosong (smut)
5 IF
AND
THEN
Pelepah daun terlihat bercak basah berbentuk bulat, bercak
membesar dengan bagian tengah berwarna abu-abu dan bagian
tepi berwarna coklat Is True
Tanaman mati Is True
Penyakit Busuk Batang
6 IF
AND
AND
AND
THEN
Tanaman kerdil Is True
Daun pendek Is True
Jumlah anakan lebih banyak Is True
Tidak menghasilkan malai Is True
Penyakit Virus Kerdil Rumput
7 IF
AND
AND
AND
THEN
Warna daun menjadi kuning sampai coklat yang dimulai dari
ujung daun Is True
Pembentukan dan perkembangan akar terhambat Is True
Pembentukan dan perkembangan akar terhambat Is True
Waktu panen tertunda Is True
Penyakit Virus Tungro
8 IF
AND
THEN
Bulir padi hampa (kosong) Is True
Terjadi perubahan warna daun menjadi kuning kehijau-hijauan
sampai kuning keputihan Is True
Penyakit Virus Kerdil Kuning
3.2.5 Mesin Inferensi
Mesin inferensi merupakan komponen yang mengandung mekanisme
pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam
menyelesaikan suatu masalah. Proses penelusuran yang akan digunakan
dalam sistem ini adalah dengan menggunakan metode forward chaining
¾ Floward Chaning
Pada forward chaining ini user telah mengetahui gejala-gejala
penyakit yang terjadi sebagai bahan untuk menjawab sejumlah
pertanyaan yang akan diberikan oleh sistem, baru kemudian dapat
ditarik kesimpulan diagnosa hama/penyakit yang dialami oleh
tanaman padi user.
Proses forward chaining dapat dilihat pada gambar 3.7,
berikut adalah penjelasannya: setelah start, program akan
memproses dan menampilkan pertanyaan dari tabel pertanyaan, jika
pertanyaan yang tampil dijawab YA maka jawaban akan disimpan
dan kemudian akan memproses pertanyaan berikutnya. Tetapi jika
TIDAK maka langsung memproses pertanyaan selanjutnya tanpa
menyimpanya terlebih dahulu. Jika saat memproses pertanyaan
sudah dapat mengidentifikasi jenis penyakit maka tidak perlu
mengulang untuk memproses pertanyaan selanjutnya dan akan tampil
output berupa hasil analisis, selesai. Tapi jika belum maka harus
mengulang untuk memproses pertanyaan selanjutnya sampai dapat
mengidentifikasi jenis penyakit.
3.2.6 Perancangan Basis Data
Perancangan basis data dimulai dari data dictionary (kamus data),
yang merupakan daftar semua elemen/field. Basis data digunakan untuk
menyimpan data-data gejala penyakit, jenis penyakit beserta solusinya, data
admin dan tabel pengetahuan untuk menampung pertanyaan dan aturan-aturan
pada sistem pakar saat melakukan diagnosa pada penyakit tanaman padi
sebagai inputan sistem dan kemudian diolah menjadi output sistem. Basis data
yang dibuat dalam tugas ini yaitu dengan menggunakan Microsoft Office
Access 2007. Berikut adalah tabel yang dibutuhkan dalam sistem pakar ini:
a. Pembuatan tabel penyakit tanaman padi
Tabel 3.1 Tabel Penyakit
No Field Tipe
1 kode_penyakit Text
2 nama_penyakit Text
3 solusi Memo
b. Pembuatan tabel gejala penyakit tanaman padi
Tabel 3.2 Tabel Gejala
No Field Tipe
1 kode_gejala Text
2 nama_gejala Text
3 kode_penyakit text
c. Pembuatan tabel pengetahuan
Tabel 3.3 Tabel Pengetahuan
No Field Tipe
1 kode Text
2 pertanyaan Memo
3 ya Text
d. Pembuatan tabel admin
Tabel 3.4 Tabel Admin
No Field Tipe
1 UserName Text
2 Password Text
3.2.7 Rancangan Sistem
Tahap perancangan berikutnya yaitu perancangan sistem secara detail
yang meliputi rancangan output sistem dan rancanagan input sistem.
3.2.7.1 Rancangan output sistem
a. Form diagnosa
Gambar 3.6 rancangan form diagnosa
b. Form hasil diagnosa
3.2.7.2 Rancangan input sistem
a. Form data gejala
Gambar 3.8 rancangan form data gejala
b. Form data penyakit
Gambar 3.9 rancangan form data penyakit
c. Form basis pengetahuan
d. Form data admin
BAB IV
HASIL DAN PENGUJUAN SISTEM
4.1 Hasil
Pembuatan program ini dimulai dari menentukan data-data tentang
gejala-gejala dari penyakait tanaman padi dan solusi penanganannya yang diperlukan,
dalam pembuatan program sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman padi
menggunakan metode forward chaining.
Setelah semua data yang dibutuhkan jelas barulah dirancang database
dengan menggunakan Microsoft Office Access 2007. Pemilihan Software ini
didasari atas beberapa hal diantaranya, mudah digunakan karena mempunyai
fitur-fitur yang telah familiar, mudah dikoneksikan dengan bahasa pemrograman Visual
Studio 2010 dan software mudah didapat.
Selanjutnya dirancang antar muka (Interface) sistem. Interface terdiri dari
Form-Form yang dirancang menggunakan Bahasa Pemograman Visual Studio
2010. Form-Form yang dirancang dilengkapi dengan tombol-tombol operasi
(Simpan, Hapus, Cari, Ubah, Batal dan Close serta tombol-tombol navigasi untuk
memudahkan konsultasi data ke record pertama, berikutnya, sebelumnya atau
terakhir.
4.2 Desain Antarmuka
Desain antarmuka pada sistem ini terdiri dari form-form yang memiliki
fungsinya masing-masing. Form-form tersebut adalah form menu utama, form
diagnosa, form hasil diagnosa, form data gejala, form data penyakit, form tambah
admin, form login dan form ganti password.
4.2.1 Form Menu Utama
Form akan pertama kali muncul apabila program dijalankan. Form
menu utama memiliki 4 pilihan yaitu home, konsultasi, login dan exit. Bila
pilihan home dipilih maka program akan menampilkan pengertian sistem
pakar padi dan penjelasan tentang fasilitas yang disediakan program. Bila
pilihan login dipilih maka program akan menampilkan form login
sedangkan pilahan exit berfungsi untuk menutup program. Form menu
utama ditunjukkan pada gambar 4.1 sebagai berikut.
Gambar 4.1 tamiplan form menu utama
4.2.2 Form Hasil Diagnosa
Form hasil diagnosa digunakan untuk menampilkan hasil dari
diagnosa terhadap gejala-gejala dari penyakit tanaman padi. Form hasil
diagnosa ditunjukkan seperti pada gambar 4.2 sebagai berikut.
4.2.3 Form Diagnosa
Form diagnosa digunakan untuk melakukan diagnosa berdasarkan
gejala-gejala yang dapat menyebabkan penyakit pada tanaman padi. Form
diagnosa ditunjukkan seperti pada gambar 4.3 sebagai berikut.
Gambar 4.3 tampilan diagnosa
4.2.4 Form Login
Form login berfungsi untuk login ke program, form login ini disatukan
pada form menu utama. Pada form login admin diminta untuk memasukkan
username dan password, apabila username dan password yang dimasukkan
admin sesuai dengan data yang ada pada database maka pilihan pada form
menu utama akan bertambah yaitu basis aturan dan logout. Pada pilihan
basis aturan, admin memiliki keistimewaan untuk menambahkan data
gejala, data penyakit, basis pengetahuan, data admin dan ganti password
admin. Sedangkan pada plihan logout berfungsi untuk mengeluarkan admin
setelah login. Form login ditunjukkan seperti pada gambar 4.4 dan form
menu utama setelah admin berhasil login ditunjukkan seperti pada gambar
Gambar 4.4 tampilan form login
Gambar 4.5 tampilan setelah berhasil login
4.2.5 Form data penyakit
Form data penyakit digunakan mengelolah data penyakit seperti
menambahkan, mencari, menghapus dan mengubah data penyakit. Hanya
seorang admin yang memilik hak akses pada form ini. Form data penyakit
Gambar 4.6 form data penyakit
4.2.6 Form data gejala
Form data gejala digunakan untuk mengelolah data gejala seperti
menambahkan, mencari, menghapus dan mengubah data penyakit. Pada
form ini hanya seorang admin yang memiliki hak akses. Form data gejala
ditunjukkan pada gambar 4.7 sebagai berikut.
Gambar 4.7 form data gejala
4.2.7 Form basis pengetahuan
Form basis pengetahuan digunakan untuk mengelolah aturan-aturan
disediakan pada form basis pengetahuan ini yaitu; simpan, edit, delete, cari
dan batal. Pada form ini hanya seorang admin yang memiliki hak akses.
Form basis pengetahuan ditunjukkanpada gambar 4.8 sebagai berikut.
Gambar 4.8 form basis pengetahuan
4.2.8 Form data admin
Form data admin digunakan untuk mengelolah data admin seperti
menambahkan, mencari, menghapus, dan mengubah data admin. Pada form
ini hanya seorang admin yang memiliki hak akses. Form data penyakit
ditunjukan pada gambar 4.9 sebagai berikut.
Gambar 4.9 form data admin
4.2.9 Form ganti password
Form ganti password digunakan untuk mengubah password admin
seorang admin yang memiliki hak akses. Form ganti password ditunjukkan
pada gambar 4.10 sebagai berikut.
Gambar 4.10 form ganti password
4.3 Pengujian Sistem
Pengujian sistem pakar ini meliputi pengujian diagnosa dengan
menggunakan metode forward chaining.
Data yang akan dipilih sebagai asumsi untuk melakukan pengujian ini
adalah data penyakit kresek dengan gejala penyakit sebagai berikut :
Gejala penyakit kresek
1. Terdapat bercak kuning pada daun yang dimulai dari ujung daun
kemudian menjalar ke bawah
2. Daun pertama dan kedua berwarna hijau pucat, kemudian layu seperti
disiram air panas
Untuk melakukan proses konsultasi, user harus memilih menu konsultasi
Gambar 4.11 tampilan untuk memilih menu konsulatasi
Setelah user memilih konsultasi penyakit, user langsung disuguhi
beberapa pertanyaan. Berikut adalah contoh pertanyaan konsultasi dan
jawabannya:
1. Apakah terdapat bercak kuning pada daun yang dimulai dari ujung daun
kemudian menjalar ke bawah? (gambar 4.12)YA
2. Apakah daun pertama dan kedua berwarna hijau pucat, kemudian layu
seperti disiram air panas? (gambar 4.13) YA
Rangkaian pertanyaan yang muncul dapat dilihat pada gambar
4.12-4.13. Setelah user menjawab semua pertanyaan maka program akan menyimpan
data gejala-gejala penyakit yang dimasukan user sehingga mendapatkan hasil
Gambar 4.12 pertanyaan pertama (jawab YA)
Gambar 4.13 pertanyaan kedua (jawab YA)
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 KESIMPULAN
Dari uraian implementasi dan pengujian program aplikasi untuk
mengidentifikasi hama dan penyakit padi dapat disimpulkan sebagai berikut,
bahwa:
a. Proses pembuatan program aplikasi ini mencakup beberapa langkah yang
harus diperhatikan, antara lain yaitu: akuisisi pengetahuan,
representasi pengetahuan, penyusunan basis data, mesin inferensi, data
flow diagram, desain interface, implementasi dan pengujian.
b. Dengan perangkat lunak Visual Basic.NET dan Microsoft Access 2007
dapat menghasilkan suatu program yang dapat mengidentifikasi hama
dan penyakit padi beserta solusinya.
5.2 SARAN
1. Perlu meningkatkan pengetahuan agar program dapat memiliki
akuisisi pengetahuan yang cukup untuk membantu penelusuran ole
user.
2. Melibatkan banyak pengalaman serta keahlian pakar saat
melakukan pengembangan basis pengetahuan.
3. Program aplikasi ini dapat dikembangkan tampilan interface-nya,
DAFTAR PUSTA
Hartini, Sri; Iswanti, Sari. 2008. Sistem Pakar dan Pengembangannya.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Kusrini, S.Kom. 2006. Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi.
Martin, James; Oxman, Steven. 1988. Building Expert System: A Tutorial. New
York: Prentice-Hall.
Pranata, Antony. 2005. Algoritma dan Pemrograman.Yoyakarta: Graha Ilmu.
Pressman, Roger S. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak. Pendekatan Praktisi (Buku
Satu). Yogyakarta: Andi.
Sutedjo, Budi, S.Kom, MM; AN, Michael, S.Kom. 2000. Algoritma dan Teknik
Pemrograman. Yogyakarta: Andi.
Tjahjadi, Ir. Nur. 1989. Hama dan Penyakit Tanaman. Yogyakarta: Kanisus
