EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA
i
EXPERT SYSTEM FOR PEST AND DISEASE DIAGNOSE IN MANGO CROP Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh derajat
Sarjana Ilmu Komputer
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS GADJAH MADA YOGYAKARTA
$$TEfiI PAI(Af, SA€rSA fiAfi,IA DATT
trrflAftIFPAoA TAI{AT,IAilI
MAre6A
Tdah dipersiapkan rlan dist*un oleh KIDUNG HUDHA CANDRA SUMI
a8/z6sez7lPN7L92e
Tslsh difrtshan*an di depan Tim penguji pada tanggal 8 Januari 2013
S$srman TimPenguii
/{\h
Pembimbing/Penguji
4trtituddin A!is, S.:,i_ M.{orn Penguji I
- n
, \ \ l \ / \ \ t -./\ Mhd. Reza M.l Fulungan, M.Sc., gr.-lng Penguji trlF'ergntran Tir.lgi, dar* septrliar€ FrEetahtx*r saya Fga tidak terdapat kaffi atau pendapat yang pernah ditulh atau diterbitkan o6r, t;rar[ bin, kecuali semra tertults *anl datam nas*ah ini dan ffiut*an #am daTtar pustaka.
Yogyakarta, 27 Desember 2OL2
l€dul4 Hudha eandra Burni
iv
Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga”.
Penulisan tugas akhir ini tentunya tidak lepas dari dorongan dan upaya dari pihak-pihak yang telah memberikan dukungan. Untuk itu penulis menyampaikan ucapan terimakasih kepada:
1. Allah SWT atas rahmat, kasih sayang dan pertolongan-Nya, penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini.
2. Kedua Orang Tua, Bapak Riyanto dan Ibu Juminah yang selalu membimbingku, mendoakanku, menyayangiku, memberikan dukungan, mendampingiku disaat bahagia dan sedih. Engkau adalah anugerah terindah yang Allah berikan dalam hidupku.
3. Bapak Dr. Azhari SN, M.T. selaku Dosen Pembimbing Akademik. 4. Bapak Drs. Sri Mulyana, M.Kom. selaku dosen pembimbing yang
selalu menyempatkan waktu dan dengan sabar membimbing penulis. 5. Lintang Hudha dan Arih Hudha sebagai saudara yang selalu
memberikan dukungan, dan nasehat kepada penulis. Keluarga besar yang tidak hentinya memberikan dukungan kepada penulis untuk menyelesaikan tugas akhir ini.
6. Arik Hidayatullah yang selalu memberikan semangat, dukungan, mendengarkan keluh kesah penulis.
7. Sahabat-sahabat tercinta Kozin, Annisa, Uki dan teman-teman lainnnya yang selalu menyediakan waktu untuk sekedar bertukar pikiran.
8. Seluruh teman-teman di Ilmu Komputer angkatan 2008.
9. Pihak-pihak lain yang telah membantu penyelesaian tugas akhir ini dan tidak dapat disebutkan satu per satu.
v
Yogyakarta,27 Desember 2012
PERNYATAAN... iii
PRAKATA... iv
DAFTAR ISI ... vi
DAFTAR GAMBAR ... iix
DAFTAR TABEL ... xi
INTISARI ... xii
ABSTRACT ... xiii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang dan Permasalahan ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah ... 2
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian ... 3
1.5 Sistematika Penulisan ... 4
1.6 Metode Penelitian ... 4
BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 7
BAB III LANDASAN TEORI ... 10
3.1 Sistem Pakar ... 10
3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar ... 10
3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar ... 12
3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base) ... 14
3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine) ... 14
3.2 Representasi Pengetahuan ... 17
3.2.1 Kaidah Produksi ... 17
3.2.2 Pohon Keputusan ... 18
3.3 Basis Data ... 18
3.3.1 Pengertian Database Management System ... 19
3.3.2 Pengertian Diagram Alir Data ... 19
vii
4.1.1 Analisis Masalah ... 26
4.1.2 Identifikasi Kebutuhan ... 27
4.1.3 Deskripsi Sistem ... 27
4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan ... 28
4.3 Basis Pengetahuan ... 35 4.3.1 Akuisisi Pengetahuan ... 35 4.3.2 Representasi Pengetahuan ... 38 4.3.2.1 Aturan Produksi ... 43 4.4 Mesin Inferensi ... 50 4.5Perancangan Sistem ... 52
4.5.1 Perancangan Fungsional Sistem ... 49
4.5.1.1 Diagram Konteks ... 49
4.5.1.2 Diagram Alir Data ... 54
4.2.2.1.4 Perancangan Basis Pengetahuan ... 56
4.5.2 Rancangan Antarmuka Pengguna ... 58
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM ... 63
5.1 Implementasi Basis Data ... 63
5.1.1 Tabel Hama Penyakit ... 63
5.1.2 Tabel Gejala ... 64
5.1.3 Tabel Pengamatan... 64
5.1.4 Tabel Aturan ... 64
5.1.5 Tabel Aturan Gejala ... 65
5.1.6 Tabel Usertype ... 66
5.1.3 Tabel User ... 66
5.2 Implementasi Proses ... 67
5.2.1 Proses Input Gejala oleh POPT ... 67
5.2.2 Proses Input Aturan oleh Pakar ... 69
5.2.3 Proses Input Hama Penyakit oleh Pakar ... 70
viii
5.3.1.2 Submenu Gejala ... 77
5.3.1.3 Submenu Tambah Rule ... 79
5.3.1.3 Submenu Delete Rule ... 80
5.3.1.5 Submenu Threshold ... 81
5.3.2 Menu Utama POPT ... 82
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN ... 83
6.1 Proses Pengisian Basis Pengetahuan ... 83
6.2 Proses Diagnosa ... 83
6.3 Penjelasan Perhitungan Mesin Inferensi ... 83
6.3.1 Perhitungan Mesin Inferensi ... 83
6.4 Hasil Uji Coba ... 84
6.5 Alur Sistem ... 85
6.5.1 Tampilan Pada Pakar ... 85
6.5.2 Tampilan Pada POPT ... 89
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN ... 86
7.1 Kesimpulan ... 91
7.2 Saran ... 91
ix
Gambar 4.1 ER-Diagram ... 29
Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel ... 29
Gambar 4.3 Diagram Konteks ... 53
Gambar 4.4 Diagram Alir Data Level 1 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ... 55
Gambar 4.5 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Pengetahuan ... 56
Gambar 4.6 Diagram Alir Data Level 2 Manipulasi Basis Aturan ... 57
Gambar 4.7 Diagram Alir Data Level 2 Proses Diagnosa Hama dan Penyakit ... 57
Gambar 4.8 Rancangan Antarmuka Login ... 58
Gambar 4.9 Rancangan Antarmuka Gejala ... 59
Gambar 4.10 Rancangan Antarmuka Hama dan Penyakit ... 60
Gambar 4.11 Rancangan Antarmuka Basis Aturan ... 60
Gambar 4.12 Rancangan Antarmuka Threshold ... 61
Gambar 4.13 Rancangan Antarmuka Diagnosa ... 61
Gambar 4.14 Rancangan Antarmuka Hasil Diagnosa ... 62
Gambar 5.1 Tabel Hama Penyakit ... 63
Gambar 5.2 Tabel Gejala ... 64
Gambar 5.3 Tabel Pengamatan ... 64
Gambar 5.4 Tabel Aturan ... 65
Gambar 5.5 Foreign Key ... 65
Gambar 5.6 Tabel Aturan Gejala ... 65
Gambar 5.7 Foreign Key Gejala ... 66
Gambar 5.8 Tabel Usertype... 66
Gambar 5.9 Tabel User ... 66
Gambar 5.10 Foreign Key Usertype ... 67
Gambar 5.11 Kode Data Gejala ... 68
Gambar 5.12 Kode Pemilihan Gejala ... 68
Gambar 5.13 Potongan Kode Tambah Aturan ... 69
Gambar 5.14 Potongan Kode Untuk Proses Memasukkan Data ke Tabel aturan_gejala ... 70
Gambar 5.15 Potongan Kode Tambah Hama Penyakit ... 70
Gambar 5.16 Potongan Kode Tambah Gejala ... 71
Gambar 5.17 Potongan Kode untuk Proses Pencocokan Aturan Terhadap Gejala ... 72
x
Gambar 5.23 Hapus Hama Penyakit ... 77
Gambar 5.24 Submenu Gejala ... 78
Gambar 5.25 Antarmuka Hapus Gejala ... 79
Gambar 5.26 Antarmuka Tambah Rule ... 80
Gambar 5.27 Antarmuka Delete Rule ... 81
Gambar 5.28 Antarmuka Submenu Threshold ... 81
Gambar 5.29 Antarmuka Diagnosa ... 82
Gambar 6.1 Hasil Pengujian Diagnosa ... 86
Gambar 6.2 Proses Penambahan Gejala Baru ... 86
Gambar 6.3 Tampilan Gejala Update ... 86
Gambar 6.4 Proses Penambahan Hama Penyakit Baru ... 87
Gambar 6.5 Tampilan Hama Penyakit Update ... 87
Gambar 6.6 Proses Penambahan Aturan Baru ... 88
Gambar 6.7 Proses Penghapusan Aturan ... 88
Gambar 6.8 Penetapan Nilai Threshold ... 89
Gambar 6.9 Update Threshold ... 89
Gambar 6.10 Input Gejala ... 90
xi
Tabel 4.8 Tabel Pengamatan ... 30
Tabel 4.9 Tabel Gejala ... 31
Tabel 4.10 Tabel Hama dan Penyakit ... 31
Tabel 4.11 Tabel Aturan ... 31
Tabel 4.12 Tabel Aturan Gejala ... 31
Tabel 4.12 Tabel Threshold ... 32
Tabel 4.13 Tabel User ... 32
Tabel 4.14 Tabel Usertype ... 32
Tabel 4.1 Tabel Hama Penyakit ... 34
Tabel 4.2 Tabel Pengamatan ... 36
Tabel 4.3 Tabel Gejala ... 36
Tabel 4.4 Tabel Keputusan ... 39
Tabel 4.5 Tabel Aturan Produksi ... 43
Tabel 4.6 Tabel Aturan ... 48
Tabel 4.7 Perhitungan Certainty Factor ... 52
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
Hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen. Untuk membantu kerja para penyuluh pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit sementara yang menyerang tanaman mangga apabila pakar atau ahli pertanian belum ada atau tidak ada, maka diperlukan sebuah sistem berbasis komputer yang dapat memberikan informasi hama penyakit dan tata cara pengendaliannya.
Penelitian ini membangun sebuah sistem pakar berbasis aturan (rule based) dengan menggunakan metode certainty factor untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala pada setiap hama atau penyakit. Hasil yang diperoleh berupa hama atau penyakit yang menyerang dan tata cara pengendalian yang harus dilakukan, serta nilai certainty factor akan kebenaran dari hama atau penyakit tersebut.
Kidung Hudha Candra Bumi 08/265927/PA/11929
Pest and disease that attack mango crop causing mango farmers suffered crop losses due to damage or crop failure. To help the work of agricultural extension in diagnosing pest and disease that attack plants while an expert does not exist, it would require a computer based system that can provide information and procedures for pest control. This study build a rule-based expert system using certainty factor method to diagnose pest and disease in plants of mango based on symptoms on any pest or disease. The results obtained in the form of pest or disease attack and control procedures to be done, as well as the certainty factor values of the truth of pest or disease.
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
Mangga (Mangiferae Indica) merupakan tanaman yang berasal dari India. Namun, tanaman mangga di Indonesia bukanlah tanaman asing bagi masyarakat. Sebagai negara yang beriklim tropis dan keanekaragaman agroklimat, Indonesia mampu menghasilkan hampir semua jenis buah tropika dan sub tropika termasuk mangga. Diluar sentra-sentra produsen mangga seperti Probolinggo dan Indramayu, tanaman mangga dapat dijumpai di hampir setiap pekarangan rumah tangga. Kabupaten Probolinggo misalnya, mangga dijadikan sebagai komoditas unggulan, usahatani mangga di wilayah tersebut dapat menghidupi ratusan kelompok tani dan keluarganya. Berbagai macam variestas mangga dikembangkan di Indonesia.
Mangga di Indonesia merupakan komuditas ekspor. Mangga Probolinggo terutama varietas Arumanis sangat populer bahkan sudah dipasarkan sampai ke luar negeri seperti ke Singapura. Namun, tumbuhan tidak selamanya dapat terlepas dari serangan hama dan penyakit. Hama dan penyakit tanaman dapat disebut juga sebagai organisme pengganggu tanaman (OPT). Hewan dapat disebut hama karena mereka mengganggu tumbuhan dengan memakannya. Belalang, kumbang, ulat, wereng, tikus, walang sangit merupakan beberapa contoh binatang yang sering menjadi hama tanaman. Terdapat puluhan bahkan ratusan jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga. Berbagai hama dan penyakit pada tanaman mangga yang menyerang dapat ditandai dari gejala-gejala serangan yang timbul. Tetapi, para petani mangga hanya mengetahui beberapa jenis hama atau penyakit yang paling umum atau yang paling sering menyerang saja dan petani terkadang tidak mengetahui hama atau penyakit apa yang menyerang tanamannya walau
terdapat gejala-gejala yang ada. Ketidaktahuan dan kurangnya informasi tentang hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga menyebabkan petani atau penanam mangga mengalami kerugian karena tanamannya rusak atau gagal panen.
Untuk mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala yang ada, maka diperlukan seorang ahli pakar hama dan penyakit tanaman untuk menganalisis dan mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang dan memberikan solusi penanggulanan dan cara mencegahnya. Namun, jumlah ahli pakar hama dan penyakit tanaman di Indonesia sangat terbatas dibanding dengan banyaknya petani yang mempunyai masalah dengan tanamannya. Salah satu cabang ilmu komputer yang mendukung hal ini adalah sistem pakar. Sistem pakar ini dapat dimanafaatkan oleh para penyuluh pertanian atau pengamat organisme pengganggu tanaman (POPT) sebagai media pembelajaran dan penyuluhan di lapangan dalam memahami hama dan penyakit pada tanaman mangga.
1.2 Perumusan Masalah
Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah membangun atau merancang aplikasi untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga dengan penalaran berbasiskan aturan (rule-based) dan menggunakan faktor kepastian.
1.3 Batasan Masalah
Masalah yang ditimbulkan suatu hama penyakit pada tanaman sangat luas dan beragam karena banyak sekali faktor-faktor luar dan dalam yang mempengaruhinya, agar pembahasan dalam tugas akhir ini lebih terarah maka dibentuk batasan masalah sebagai berikut:
b. Sistem yang dibangun dapat melakukan proses diagnosa hama dan penyakit berdasarkan gejala-gejala yang ada dan memberikan tata cara pengendaliannya.
c. Jenis hama dan penyakit, gejala dan tata cara pengendaliannya disesuaikan dengan keterangan pakar, buku tentang hama dan penyakit tanaman, terutama mengenai hama dan penyakit pada tanaman mangga dan artikel pertanian di internet.
d. Penekanan dalam penelitian ini adalah membangun sebuah sistem pakar yang dapat menambah, mengubah dan menghapus data yang hanya dapat dilakukan oleh pakar. POPT atau penyuluh pertanian bertindak sebagai pengguna sistem untuk melakukan proses konsultasi dan menentukan jenis hama dan penyakit yang menyerang berdasarkan gejala yang ada dan tata cara pengendaliannya.
e. Dalam penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan menggunakan certainty factor.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan utama yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah membuat sistem pakar yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk memberikan informasi mengenai hama dan penyakit pada tanaman mangga berdasarkan gejala-gejala serangan beserta tata cara pengendaliannya yang nantinya dapat digunakan untuk mengurangi atau memperkecil resiko berproduksi suatu tanaman.
Adapun manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini adalah dapat membantu peneliti organisme pengganggu tanaman (POPT) atau penyuluh pertanian dalam mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga dan mendapatkan solusinya tanpa harus menunggu kehadiran seorang pakar hama.
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika dalam penulisan tugas akhir ini akan terdiri dari lima bab, yaitu: BAB I PENDAHULUAN
Berisi mengenai latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
Bab ini memuat pembahasan mengenai penelitian terdahulu yang digunakan sebagai bahan referensi dalam penulisan penelitian ini. Selain itu juga memuat penjelasan yang membedakan penelitian ini dengan peneltian sejenis yang pernah ada sebelumnya.
BAB III LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori-teori yang menjadi landasan dalam penulisan penelitian ini yaitu mengenai sistem pakar, basis aturan dan hama dan penyakit pada tanaman mangga.
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi analisis terhadap sistem yang akan dikembangkan, serta penjelasan mengenai perancangan sistem berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan.
BAB V IMPLEMENTASI
Bab ini membahas implementasi perangkat lunak yang dibangun berdasarkan desain yang telah dirancang pada bab IV yang meliputi cara membangun dan mengoperasikan sistem.
BAB VI HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini membahas pengujian dan hasil yang diperoleh dari implementasi perangkat lunak yang dilakukan apakah sesuai dengan tujuan yang diharapkan dan akan dilakukan pembahasan mengenai hasil pengujiannya.
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
Memberikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan dan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya.
1.6 Metode Penelitian
Metode yang akan digunakan dalam tahapan penelitian ini sesuai dengan tahapan-tahapan dalam pengembangan sistem pakar, yaitu:
1. Tahapan Akuisisi Pengetahuan
Tahap ini merupakan tahap pengumpulan pengetahuan dari sumber-sumber seperti pakar, buku, dokumen atau publikasi dari berbagai sumber. Pengetahuan yang dikumpulkan berkaitan dengan identifikasi macam-macam hama dan penyakit pada tanaman mangga dengan mengamati gejala yang timbul pada tanaman mangga.
2. Tahap Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang telah didapatkan dari sumber-sumber yang telah disebutkan kemudian dikumpulkan dalam satu sistem database dan dikelompokkan sesuai gejala-gejala hama dan penyakit pada tanaman mangga ditambah dengan informasi lain yang mendukung membentuk sebuah basis pengetahuan. Pada tahap ini, basis pengetahuan yang ada dikodekan sehingga dapat dimengerti oleh manusia dan dapat dieksekusi oleh komputer.
3. Tahap Implementasi Sistem Pakar
Pada tahap ini, dikembangkan suatu sistem pakar dengan menggunakan GUI (Graphical User Interface) untuk memudahkan pengguna berkonsultasi dengan sistem untuk meningkatkan nilai dari kebenaran dari hasil diagnose dan memudahkan memahami hasil diagnose. Hal lain yang dikembangkan adalah membuat user interface yang memungkinkan pengguna memasukkan pengetahuan yang baru yang telah diverifikasi pakar, untuk selanjutnya dimasukkan ke dalam database yang telah ada sehingga akan menciptakan sistem dinamis dan dapat terus dikembangkan.
4. Tahap Pengujian
Tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah jadi dengan menggunakan data-data yang ada. Hasil pengujian ini kemudian dijadikan dasar untuk perbaikan sistem kedepannya sehingga tujuan yang diinginkan dapat tercapai.
7
Pembuatan sistem pakar untuk berbagai jenis bidang keilmuan telah banyak dibuat dan diteliti oleh orang-orang yang ahli ataupun mempunyai minat untuk mendalami bidang ini. Salah satu penelitian mengenai sistem pakar dalam bidang pertanian dilakukan oleh Sasmito (2010) mengembangkan sistem diagnosa hama dan penyakit tanaman berdasarkan gejala-gejala yang ada pada tanaman bawang merah dan cabai dengan menggunakan sistem pakar rule based dengan metode
forward chaining.
Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Sasmito (2010) tersebut, Honggowibowo (2009) mencoba menggunakan kedua metode inferensi dalam sistem pakar yaitu, forward chaining dan backward chaining dalam mendiagnosa penyakit tanaman padi.
Kemudian penelitian serupa dilakukan oleh Atatik (2008) dalam skripsinya yang berjudul “Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit pada Tanaman Kelapa Sawit”, yang melakukan penelitian identifikasi hama dan penyakit dengan berdasarkan obyek pengamatan yang ada, misalnya daun dan batang. Tujuan dari pengamatan ini adalah untuk memudahkan proses identifikasi tersebut, dengan menjawab pertanyaan dari sistem mengenai gejala-gejala yang terjadi pada tanaman kelapa sawit berdasarkan pengamatan maka jenis hama dan penyakit yang menyerang tanaman keapa sawit dapat diketahui, kemudian setelah terdeteksi ditampilkan pula cara penanggulangan hama dan penyakitnya.
Selanjutnya, penerapan sistem pakar tidak hanya dalam bidang pertanian saja, bidang kesehatanpun telah mengimplementasikan sistem pakar. Penelitian yang dilakukan oleh Fatta dan Wibowo (2007) adalah membangun sebuah sistem
pakar yang dapat mendiagnosa penyakit hidung, telinga, dan tenggorokan pada manusia dengan menggunakan metode rule based dengan metode penelusuran
forward chaining. Hasil keluaran dari sistem ini adalah jenis penyakit yang diderita
berdasarkan gejala yang diinputkan dan saran terapi. Pada penelitian ini tidak membahas tentang faktor kepastian.
Sistem pakar tidak hanya dapat digunakan melalui komputer, dalam penelitian yang dilakukan Pradana dan Kusumadewi (2007) mencoba menerapkan aplikasi sistem pakardiagnosis penyakit hepatitis untuk mobile device menggunakan J2ME. Representasi pengetahuan yang digunakan adalah sistem pakar berbasis rule dan dalam penalaran menggunakan metode backward chaining. Output sistem ini berupa identifikasi kemungkinan jenis penyakit Hepatitis yang menyerang pasien serta nilai kepastian terhadap penyakit tersebut.
Dengan adanya berbagai macam penelitian yang dikembangkan oleh beberapa peneliti pada berbagai bidang, penulis mencoba untuk mengimplementasikan sistem pakar dalam bidang pertanian terutama dalam bidang hama dan penyakit tanaman pada tanaman mangga, sistem ini dibuat untuk mendiagnosa hama atau penyakit yang diderita tanaman mangga yang dilakukan layaknya seorang pakar terhadap pemilik tanaman mangga yang bermasalah. Sehingga dapat diketahui jenis hama atau penyakit dan bagaimana tata cara pengendaliannya, sebagai langkah pencegahan awal. Dalam penelitian ini, sistem telah melibatkan certainty factor dan masih menggunakan implementasi berdasarkan knowledge dengan basis aturan-aturan yang telah ditetapkan oleh pakar.
Tabel 2.1 Tabel Perbandingan
Penulis Judul Metode Mesin
Inferensi
Proses Diagnosa
Hasil Diagnosa Sasmito Aplikasi Sistem Pakar Untuk Simulasi Diagnosa Hama
dan Penyakit Tanaman Bawang Merah dan Cabai Menggunakan Forward Chaining dan Pendekatan Berbasis Aturan
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini
Honggowibowo Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Padi Berbasis Web dengan Forward dan Backward Chaining
Rule-based Forward dan Backward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini Fatta dan
Wibowo
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hidung Telinga Tenggorokan pada Manusia
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini Atatik Sistem Pakar Identifikasi Hama Penyakit pada
Tanaman Kelapa Sawit
Rule-based Forward chaining
Tanya-jawab Penyakit dan penanganan dini Pradana dan
Kusumadewi
Aplikasi Diagnosis Penyakit Hepatitis untuk Mobile Device Menggunakan J2ME
Rule-based Backward chaining dan certainty factor Menampilkan seluruh gejala Penyakit dan penanganan dini
Kidung Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga Rule-based Forward chaining dan Certainty factor Menampilkan seluruh gejala Penyakit dan pengendaliannya
10
BAB III
LANDASAN TEORI
3.1 Sistem Pakar
Penggunaan konsep kecerdasan buatan, pada umumnya dilakukan untuk membuat software dalam bidang sistem pakar, yaitu suatu program yang bertindak sebagai penasehat atau konsultasi pintar. Sistem pakar merupakan sistem komputer dasar yang menggabungkan pengetahuan, fakta-fakta dan teknik penelusuran untuk memecahkan masalah yang biasanya memerlukan keahlian dari seorang pakar.
Secara umum proses yang terjadi di dalam sistem pakar merupakan pengumpulan, representasi dan penyimpanan pengetahuan sistem pakar ke dalam komputer dan selanjutnya pengetahuan diakses oleh pemakai.
Salah satu aplikasi program kecerdasan buatan, sistem pakar menggabungkan pangkalan pengetahuan dengan sistem inferensi, berusaha menduplikasi fungsi seorang pakar dalam bidang keahlian tertentu. Sistem tidak bertujuan mengganti kedudukan seorang pakar, tetapi memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman seorang pakar.
3.1.1 Konsep Dasar Sistem Pakar
Menurut Turban (1995) konsep dasar sistem pakar mengandung keahlian (expertise), pakar (expert), pengalihan keahlian (transfering expertise), inferensi (inferencing), aturan (rules) dan kemampuan menjelaskan (explanation
capability).
Keahlian (expertise) adalah suatu kelebihan penguasaan pengetahuan di bidang tertentu yang diperoleh dari pelatihan, membaca atau pengalaman.
Pengetahuan tersebut memungkinhkan para ahli untuk dapat mengambil keputusan lebih cepat dan lebih baik daripada seseorang yang bukan ahli.
Pakar (Expert) adalah seseorang yang mampu menjelaskan suatu tanggapan, mempelajari hal-hal baru seputar topik permasalahan (domain), menyusun kembali pengetahuan jika dipandang perlu, memecahkan aturan-aturan jika dibutuhkan, dan menentukan relevan tidaknya keahlian mereka.
Pengalihan kehlian (transfering expertise) dari para ahli ke komputer untuk kemudian dialihkan lagi ke orang lain yang bukan ahli, hal inilah yang merupakan tujuan utama dari sistem pakar. Proses ini membutuhkan 4 aktivitas yaitu :
1. Tambahan pengetahuan (dari para ahli atau sumber-sumber lainnya) 2. Representasi pengetahuan (ke komputer)
3. Inferensi pengetahuan
4. Dan pengalihan pengetahuan ke user.
Pengetahuan yang disimpan di komputer disebut dengan nama basis pengetahuan. Ada dua tipe pengetahuan, yaitu fakta dan prosedur (biasanya berupa aturan).
Salah satu fitur yang harus dimiliki oleh sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar. Jika keahlian-keahlian sudah tersimpan sebagai basis pengetahuan dan sudah tersedia program yang mampu mengakses basis data, maka komputer harus dapat diprogram untuk membuat nferensi. Proses inferensi ini dikemas dalam bentukmesin inferensi (inference engine).
Sebagian besar sistem pakar komersial dibuat dalam bentuk rule based
systems, yang mana pengetahuan disimpan dalam bentuk aturan-aturan. Aturan
tersebut biasanya berbentuk IF-THEN.
Fitur lainnya dari sistem pakar adalah kemampuan untuk memberikan nasehat atau merekomendasikan. Kemampuan inilah yang membedakan sistem pakar dengan sistem konvensional.
3.1.2 Arsitektur Sistem Pakar
Menurut Turban (1995), sistem pakar terdiri dari dua bagian pokok, yaitu: lingkungan pengembangan (development environment) dan lingkungan konsultasi (consultation environment). Lingkungan pengembangan digunakan sebagai pembangun sistem pakar baik dari segi pembangun komponen maupun basis pengetahuan. Lingkungan konsultasi digunakan oleh seseorang yang bukan ahli untuk berkonsultasi. Komponen-komponen yang ada pada sistem pakar seperti pada gambar 3.1 berikut:
Gambar 3.1 Arsitektur Sistem Pakar
1. Subsistem penambah pengetahuan (Akuisisi Pengetahuan).
Akuisisi pengetahuan adalah akumulasi, transfer dan transformasi keahlian dalam menyelesaikan masalah dari sumber pengetahuan ke dalam program komputer. Dalam tahap ini, perekayasa pengetahuan (knowledge engineer) berusaha menyerap pengetahuan untuk
selanjutnya ditransfer ke dalam basis pengetahuan. Pengetahuan diperoleh dari pakar, dilengkapi dengan buku, basis data, laporan penelitian dan pengalaman pemakai.
2. Basis Pengetahuan (Knowledge Base).
Berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Basis pengetahuan merupakan bagian yang sangat penting dalam proses inferensi, yang di dalamnya menyimapan informasi dan aturan-aturan penyelesaian suatu pokok bahasan masalah beserta atributnya. Pada prinsipnya, basis pengetahuan mempunyai dua (2) komponen yaitu fakta-fakta dan aturan-aturan.
3. Mesin Inferensi (Inference Engine).
Program yang berisi metodologi yang digunakan untuk melakukan penalaran terhadap informasi-informasi dalam basis pengetahuan dan blackboard, serta digunakan untuk memformulasikan konklusi.
4. Workplace / Blackboard.
Merupakan area dari sekumpulan memori kinerja (working memory).
Workplace digunakan untuk merekam kejadian yang sedang berlangsung
termasuk keputusan sementara. 5. Antarmuka (user interface)
Digunakan untuk media komunikasi antara user dan program. Menurut McLeod (1995), pada bagian ini terjadi dialog antara program dan pemakai, yang memungkinkan sistem pakar menerima instruksi dan informasi (input) dari pemakai, juga memberikan informasi (output) kepada pemakai.
6. Subsistem penjelasan (Explanation Facility)
Explanation Facility memungkinkan pengguna untuk mendapatkan
menjelaskan bagaimana proses penarikan kesimpulan. Biasanya dengan cara memperlihatkan rule yang digunakan.
7. Perbaikan Pengetahuan (Knowledge Refinement)
Sistem ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem pakar itu sendiri untuk melihat apakah pengetahuan-pengetahuan yang ada masih cocok untuk digunakan di masa mendatang.
3.1.2.1 Basis Pengetahuan (Knowledge Base )
Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian masalah. Komponen sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar yaitu fakta dan aturan. Fakta merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan tertentu, sedangkan aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh fakta baru dari fakta yang telah diketahui.
3.1.2.2 Mesin Inferensi (Inference Engine)
Komponen ini menganduing mekanisme pola pikir dan penalaran yang digunakan oleh pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Mesin inferensi adalah program komputer yang memberikan metodologi untuk penalaran tentang informasi yang ada dalam basis pengetahuan dan dalam workplace, dan untuk memformulasikan kesimpulan (Turban, 1995).
Secara deduktif mesin inferensi memilih pengetahuan yang relevan dalam rangka mencapai kesimpulan. Dengan demikian sistem ini dapat menjawab pertanyaan pemakai meskipun jawaban tersebut tidak tersimpulkan secara eksplisit di dalam basis pengetahuan. Mesin inferensi memulai pelacakannya dengan mencocokan kaidah-kaidah dalam basis pengetahuan dengan fakta-fakta yang ada dalam basisi data.
Terdapat dua pendekatan untuk mengontrol inferensi dalam sistem pakar, yaitu pelacakan ke belakang (Backward Chaining) yang melalui
penalarannya dari sekumpulan hipotesa menuju fakta yang mendukung hipotesa-hipotesa tersebut. Proses pendekatan backward chaining dapat dilihat pada gambar 3.2 dan pelacakan ke depan (Forward Chaining) yang merupakan kebalikan dari pelacakan ke belakang, yaitu memulai dari sekumpulan fakta menuju kesimpulan. Proses pendekatan forward chaining dapat dilihat pada gambar 3.3
Gambar 3.2 Proses Backward Chaining
Kedua metode inferensi tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran, yaitu Depth-first search, Breadth-first search dan Best-first search.
a. Depth-first search, melakukan penelusuran kaidah secara mendalam dari simpul akar bergerak menurun ke tingkat dalam yang berurutan. b. Breadth-first search, bergerak dari simpul akar, simpul yang ada pada
setiap tingkat diuji sebelum pindah ke tingkat selanjutnya.
c. Best-first search, bekerja berdasarkan kombinasi kedua metode sebelumnya.
Dalam memilih apakah akan menggunakan pelacakan ke depan atau pelacakan ke belakang, semuanya bergantung masalah yang akan dibuat sistem pakar dan belum dapat dibuktikan mana yang lebih baik di antara kedua metode inferensi ini.
Untuk sebuah sistem pakar yang besar dengan jumlah rule yang relatif banyak, metode pelacakan ke depan akan dirasakan sangat lamaban dalam pengambilan kesimpulan, sehingga untuk sistem-sistem yang besar digunakan metode pelacakan ke belakang.
3.2 Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang diperoleh dari seorang pakar atau dari sekumpulan data harus direpresentasikan dalam format yang dapat dipahami oleh manuasia dan dapat dieksekusi oleh komputer. Representasi pengetahuan adalah metode mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pakar yang berbasis pengetahuan. Representasi pengetahuan dilakukan untuk menangkap sifat-sifat penting dari suatu masalah dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecah masalah.
Pengetahuan dapat direpresentasikan dalam bentuk yang sederhana atau kompleks, tergantung dari permasalahannya. Terdapat banyak metode yang dapat dgunakan untuk merepresentasikan pengetahuan. Yang paling popular
adalah aturan produksi, frame, pohon keputusan, objek dan logika juga berguna dalam beberapa kasus (Turban, 2005).
3.2.1 Kaidah Produksi
Kaidah produksi merupakan pengetahuan yang paling popular untuk sisem pakar. Pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk pasangan kondisi : IF kondisi ini (atau premis atau antecedent) terjadi THEN beberapa tindakan (atau hasil atau kesimpulan) yang akan terjadi.
Pada dasarnya, penyajian pengetahuan secara kaidah produksi terdiri dari dua hal, yaitu:
1. Antecedent, bagian yang mengekspresikan situasi atau premis (pernyataan berawalan IF).
2. Connsequent, bagian yang menyatakan suatu tindakan atau kesimpulan yang diperoleh jika premis bernilai benar (pernyataan berawalan THEN).
Konklusi atau kesimpulan yang dinyatakan pada bagian THEN dinyatakan benar, jika pernataan IF pada bagian sistem tersebut juga benar atau sesuai dengan aturan tersebut.
Tiap aturan produksi dalam basis pengetahuan mengimplementasikan sebagian keahlian otonom yang dapat dikembangkan dan dimodifikasi secara terpisah dari aturan lain. Pada saat digabungkan dan dimasukkan ke dalam mesin inferensi, kumpulan aturan berlaku sinergi dan memberikan hasil yang lebih baik daripada jumlah aturan individu (Turban, 2005).
3.2.2 Pohon Keputusan
Pohon keputusan juga disebut sebagai pohon inferensi. Pohon ini menyediakan tampilan skematis proses inferensi. Tiap aturan disusun dari sebuah premis dan kesimpulan. Dalam membangun pohon inferensi, premis dan kesimpulan ditunjukkan sebagai node. Cabang menghubungkan premis dan
kesimpulan. Operator AND dan OR digunakan untuk merefleksikan struktur aturan (Turban, 2005).
3.3 Basis Data
Basis data merupakan salah satu kumpulan data, pada umumnya mendeskripsikan satu organisasi yang berhubungan atau lebih. Jumlah informasi yang tersedia yang cukup banyak dan nilai data sebagai asset organisasi telah diakui secara luas. Untuk memanfaatkan dataset yang besar dan kompleks, pengguna memerlukan alat yang memudahkan pengaturan data dan pengekstrakan informasi yang berguna dalam cara yang baik. Sebaliknya, data dapat menjadi sesuatu yang tidak berguna, dengan biaya perolehan dan pengelolaan lebih besar daripada nilai yang dapat diambil dari data tersebut.
3.3.1 Pengertian DBMS
DBMS merupakan perangkat lunak yang didesain untuk membantu memelihara dan memanfaatkan kumpulan data yang besar. Kebutuhan terhadap sistem tersebut, termasuk juga penggunaannya, berkembang secara pesat. Alternatif penggunaannya adalah untuk menyimpan data dalam file dan menulis kode aplikasi tertentu untuk mengaturnya. Fitur DBMS dapat digunakan untuk mengelola data dengan lebih efisien karena volume data akan terus bertambah. 3.3.2 Pengertian Diagram Flow Diagram
DFD adalah suatu model logika data atau proses yang dibuat untuk menggambarkan darimana asal data dan kemana tujuan data yang keluar dari sistem, dimana data disimpan, proses apa yang menghasilkan data tersebut dan interaksi antara data yang tersimpan dan proses yang dikenakan pada data tersebut (Kristanto, 2000).
Tabel 3.1 Simbol Data Flow Diagram
Simbol Arti Simbol Keterangan
PROSES Simbol ini digunakan untuk proses pengolahan atau transformasi data.
EXTERNAL ENTITY
Simbol ini digunakan untuk menggambarkan asal atau tujuan data.
DATA FLOW Simbol ini digunakan untuk menggambarkan aliran data yang berjalan.
DATA STORE Simbol ini digunakan untuk menggambarkan data flow yang sudah disimpan atau diarsipkan.
3.4 Faktor Kepastian (Certainty Factor)
Faktor kepastian menunjukkan tingkat kepercayaan terhadap suatu kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan penilaian pakar. Factor kepastian dapat direpresentasikan dengan range nila dari 0 sampai dengan 100. Factor kepastian berbeda dengan probabilitas (Turban, 2005). Apabila disebutkan tingkat keyakinan hujan pada hari ini sebesar 90, maka bukan berarti tidak akan hujan sama sekali.
Faktor kepastian dapat digunakan untuk menggabungkan estimasi dari beberapa pakar yang berbeda dalam berbagai cara, yaitu:
a. Menggabungkan beberapa faktor kepastian dalam satu aturan. Diberikan contoh sebagai berikut:
E = (E1 AND E2 AND E3) OR (E4 AND NOT E5)
Nilai fakta-fakta tersebut apabila dihitung sebagai berikut: E= max[min (E1,E2,E3), min (E4,-E5)]
Formula dasar dari factor kepastian adalah
CF (H,e) = CF (E,e) * CF (H,E) ……… (3.1) dimana,
CF (H,e) = faktor kepastian hipotesis yang didasarkan pada kepastian fakta e.
CF (E,e) = Faktor kepastian dari fakta E membuat antecedent dari kaidat berdasarkan pada ketidakpastian fakta e.
CF (H,e) = factor kepastian dalam hipotesa dengan asumsi bahwa fakta diketahui dengan pasti bila CF (E,e) = 1 (Giarrantano dan Riley, 2002).
b. Menggabungkan dua atau lebih aturan
Jika ada aturan lain yang memiliki hipotesis yang sama namun berbeda dalam factor kepastian, maka perhitungan factor kepastian dari kaidah yang sama dihitung dari penggabungan fungsi untuk factor kepastian yang didefinisikan sebagai berikut (Giarrantano dan Riley, 1998):
CF1 + CF2 (1-CF1), keduanya > 0
CF kombinasi = CF 1+CF2
1−min (CF1,|CF2|), salah satu < 0
3.5 Hama dan Penyakit
Upaya meningkatkan hasil pertanian, dapat ditempuh berbagai upaya, diantaranya upaya perlindungan tanaman dari serangan hama dan penyakit. Tanaman yang tumbuh baik dan ditaksir akan memberi hasil yang tinggi, terkadang tidak menjadi kenyataan, hanya karena serangan hama dan penyakit. Keadaan semacam ini sering di alami oleh para petani.
Istilah hama dan penyakit sering di anggap sama. Memang keduannya sama-sama mendatangkan kerugian bagi tanaman atau manusia, tetapi sebenarnya keduanya berbeda. Hama merupakan binatang yang merusak tanaman dan umumnya merugikan manusia dari segi ekonomis. Kerugian tersebut dihubungkan dengan nilai ekonomi, karena apabila tidak terjadi penurunan ekonomi, manusia tidak akan memperhatikannya. Sedangkan penyakit meupakan keadaan tanaman yang terganggu pertumbuannya dan penyebabnya bukan binatang (hama). Penyebab penyakit dapat berupa bakteri, virus, jamur, ganggang, maupun karena kekurangan unsur hara.
Pengamatan hama dan penyakit dapat dilakukan untuk mengetahui sejauh mana tanaman terserang oleh hama atau penyakit. Pengamatan tersebut berupa pengamatan kasar dan pengamatan halus. Pengamatan kasar adalah untuk mengetahui secara kualitatif keadaan umum pertumbuhan tanaman. Pengamatan halus adalah untuk memperoleh data kuantitatif yang meliputi terutama populasi hama atau tingkat kerusakan tanaman dan berat serangan, pada setiap fase pertumbuhan tanaman. Data tersebut diperoleh berdasarkan pengamatan beberapa tanaman sampel yang tersebar secara sistematik dalam suatu luasan tertentu.
Berikut merupakan contoh hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga dengan gejala serangannya:
1. Antraknosa
Penyakit ini disebabkan jamur Colletotrichum gloesporioider (Penz.) Sacc. Dianggap sebagai penyakit yang sering menyerang dan penting untuk di basmi. Penyakit ini menyerang daun muda, batang, bunga dan buah. Gejalanya pada daun berupa bercak tidak teratur, coklat keabuan dan ukurannya tidak klebih dari 5 mm, namun jika sudah banyak, bercak itu akan mengumpul dan menjadi bercak besar dan akhirnya akan membentuk lubang dan daun akan kering kemudian gugur. Gejala pada batang muda berupa bercak coklat keabuan, bisa membesar membentuk gelang melingkar batang, dan akhirnya membuat mati bagian yang terserang. Pada bunga akan terlihat bintik bintik kecil dan merontokkan bunga. Sedangkan pada buah terlihat bercak hitam pada kulit dan jika bercak banyak akan membuat daging buah dibawahnya menjadi busuk. Pengendalian dengan cara menghindari penanaman mangga saat curah hujan tinggi, memangkas dan menusnahkan bagian yang terserang, menjaga kelembaban kebun dengan pemangkasan rutin, pengelolaan air tepat dan mengatur sistem drainase kebun. Pencegahan dengna kimiawi dapat menggunakan Antracol 70 WP, Dithane M45 dan Benlate.
2. Bercak Daun Kelabu
Penyakit ini disebabkan jamur Pestalotiopsis mangiferae (Henn.)Stey. Gejalanya pada daun muda berupa bercak putih keabuan, dapat membentuk bercak yang besar dan dibatasi tepiannya dengan warna gelap.akhirnya nanti daun akan berlubang dan gugur. Namun pengendalian khusus tidak perlu dilakukan karena tidak terlalu merugikan dan biasanya akan hilang bersamaan dengan kita membasmi penyakit lainnya.
3. Lalat Buah
Hama lalat buah biasanya menyerang daging buah mangga hingga menjadi busuk dan sangat mudah berguguran. Lalat buah betina menyerang tanaman dengan cara menusukkan ujung perutnya pada kulit buah yang sudah matang. Pada kesempatan itulah lalat buah meletakkan telur pada daging buah, selanjutnya telur akan menjadi larva yang dapat merusak daging buah. Gejala awal pada permukaan kulit buah ditandai dengan adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur) lalat betina saat meletakkan telurnya ke dalam buah. Selanjutnya akibat gangguan larva yang menetas dari telur di dalam buah, maka noda-noda tersebut berkembang menjadi bercak coklat di sekitar titik tersebut. Larva memakan daging buah, dan akhirnya buah menjadi busuk dan gugur sebelum matang.
4. Penyakit Kulit
Penyakit ini disebabkan oleh jamur Botryodiplodia theobromae Pat. Pada bagian tanaman yang terserang yaitu batang atau cabang, mengeluarkan blendok, kulit berwarna gelap, kemudian mengering dan agak mengendap dan selanjutnya pecah dan mengelupas sebagai kepingan. Bagian yang sakit menjadi luka yang terbuka (kanker). Cabang yang terserang berat bisa mati. Penyakit ini biasanya timbul pada pangkal batang dan cabang-cabang yang mendadak menerima sinar matahari penuh antara lain karena pemangkasan terlalu berat. Patogen ini dapat menyebabkan matinya ujung tanaman (dieback) pada ranting tanaman, juga dapat menyebabkan busuk lunak pada buah.
5. Wereng Mangga
Wereng ini menyerang daun, rangkaian bunga dan ranting sambil mengeluarkan cairan manis sehingga mengundang semut api untuk memakan tunas atau kuncup. Cairan yang membeku menimbulkan
jamur kerak hitam. Kerusakan terjadi pada bunga karena tertutup oleh lapisan penutup telur. Nimfa dan serangga dewasa menghisap cairan sel daun-daun muda/pucuk dan tangkai bunga, sehingga bagian tersebut layu, mengering lalu gugur. Pada bibit mangga, produksi embun madu yang berlebihan mengganggu pertumbuhan dan bahkan dapat mematikan bibit karena diikuti tumbuhnya embun jelaga. 6. Penggerek Cabang
Pada tanaman yang rusak berat, dapat mengakibatkan kerusakan bunga dan cabang patah. Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan. Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam. Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut.
7. Penyakit Karat Merah
Penyebab penyakit karat merah adalah jamur Colletotrichum
gloeosporiodes. Menyerang daun, ranting, bunga dan tunas sehingga
terbentuk bercak yang berwarna merah. Penyakit ini sangat
mempengaruhi proses pembuahan. Permukaan daun yang diserang akan timbul bintik-bintik. Bila serangan hebat akan menyebabkan kulit ranting mengering, tunas-tunas menjadi kerdil, daunnya jarang sekali, akhirnya ranting dan daun-daun yang ada akan mati semua. 8. Bakteri Pseudomonas Mangiferae Indicae
Permukaan kulit buah yang diserang timbul bercak-bercak hijau tua dan berair. Lalu bercak ini akan berubah kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang. Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak. Akibatnya buah dapat busuk dan rontok.
9. Jamur Upas
Cendawan ini dapat menyerang pada bagian batang, cabang, ranting, dan buah. Gejala awal berupa terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu. Gejala lanjut menyebabkan gejala ini membusuk. Daun-daun yang terdapat pada ujung batang menjadi layu dan mengering. Gejala pada buah berupa layu dan keriput.
10. Busuk Akar
Penyebab penyakit busuk akar adalah jamur Rosellinia bunodes (Berk.
et Br.) Sacc. Cendawan ini mempertahankan diri pada sisa-sisa akar
dan hanya menular melalui kontak antara akar yang sehat dan sakit. Jamur membentuk misellium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman terserang. Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat adanya titik-titik berwarna hitam dan jika kayu dibelah pada bagian empelur terlihat berwarna putih kehitam-hitaman. Gejala lanjut menyebabkan akar membusuk. Tanaman yang terserang menunjukkan gejala layu, daunnya rontok dan akhirnya mati.
26
BAB IV
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
4.1 Analisis Sistem
Sebelum “Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman” dikembangkan, terlebih dahulu dilakukan tahapan analisis sistem. Analisis sistem diperlukan untuk mengetahui berbagai kebutuhan pengguna sistem, yakni mengenai masukan dan keluaran yang dibutuhkan. Dengan analisis yang baik maka pengembangan sistem akan berjalan dengan baik dan sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
4.1.1 Analisis Masalah
Mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang tanaman merupakan permasalahan kecerdasan buatana khususnya sistem pakar, karena pemecahan masalah tersebut dapat dilakukan dengan mengembangkan sistem yang dapat berperan sebagai pakar. Dalam proses diagnosa hama dan penyakit ini terjadi perpindahan atau proses pengolahan informasi yang bersifat heuristik yang artinya membangun dan mengoperasikan basis pengetahuan yang berisi fakta beserta penalaran yang prosesnya disebut knowledge engineering, yaitu penyerapan basis pengetahuan dari seorang pakar ke sebuah sistem komputer.
Fakta-fakta yang diperoleh dari pakar disimpan dalam bentuk basis pengetahuan dan diolah dengan bantuan mesin inferensi, sehingga dapat ditarik sebuah kesimpulan tentang hama dan penyakit yang akan menyerang tanaman mangga dan gejala serangan serta pengendalian yang harus dilakukan. Informasi
besarnya nilai faktor kepastian (CF) gejala-gejala, hama dan penyakit tanaman dan pengendalian berasal dari buku dan pakar.
4.1.2 Identifikasi Kebutuhan
Analisis Kebutuhan Fungsional
Fasilitas yang harus disediakan oleh sistem pakar ini, yaitu : 1. Fasilitas Akuisisi Pengetahuan
Fasilitas ini diperlukan untuk mengelola basis pengetahuan sistem pakar. Fasilitas ini hanya dapat diakses oleh pakar.
2. Fasilitas Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman
Fasilitas ini digunakan untuk mendiagnosis gejala-gejala yang menyerang jenis tanaman tertentu berdasarkan bagian tubuh tanaman yang akan didiagnosis. Keluaran dari fasilitas ini adalah kesimpulan mengenai hama atau penyakit yang menyerang pada tanaman tersebut dan tata cara pengndaliannya. Fasilitas ini dapat diakses oleh POPT (Pengamat Organisme Pengganggu Tanaman).
4.1.3 Deskripsi Sistem
Sistem yang akan dibangun adalah “Sistem Pakar untuk Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Mangga”. Sistem ini adalah sistem pakar yang dibuat untuk membantu pakar di bidang pertanian dan peneliti lapangan organisme pengganggu tanaman (POPT) khususnya pada tanaman mangga . Dengan sistem ini, pengguna akan dapat mengetahui organisme penganggu tanaman yang menyerang tanaman mangga dan tata cara pengendaliannya yang perlu dilakukan untuk menangani hama dan penyakit tersebut. Oleh karena itu, sistem ini harus memiliki spesifikasi sebagai berikut:
1. Mampu memberikan kesimpulan hama atau penyakit yang menyerang tanaman mangga .
2. Memberikan saran tata cara pengendalian yang harus dijalani oleh pengguna sistem ini berdasarkan hama dan penyakit yang menyerang.
3. Menggunakan mesin inferensi dengan metode penelusuran runut maju (forward chaining) dan faktor kepastian (certainty factor) untuk perhitungannya.
4. Mempunyai fasilitas akuisisi pengetahuan yang hanya dapat diakses oleh pakar.
Sesuai dengan struktur sistem pakar secara umum, sistem pakar untuk diagnosa hama penyakit pada tanaman mangga terdiri dari dua lingkungan kerja,yaitu: lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi. Pada lingkungan pengembangan digunakan untuk memasukkan pengetahuan dari pakar dan melakukan perbaikan pengetahuan. Sedangkan pada lingkungan konsultasi merupakan lingkungan kerja yang digunakan oleh pengguna untuk memperoleh informasi.
4.2 Perancangan Representasi Basis Pengetahuan
Analisis kebutuhan data direpresentasikan dalam ERD pada gambar 4.1. Perancangan basis data diperlukan dalam merancang suatu sistem yang melibatkan basis data. Perancangan ini berguna untuk mengetahui struktur data dan relasi antar tabel dalam basis data. Tabel digunakan untuk menyimapan data-data yang dimasukkan ke dalam sistem.
Gambar 4.1 ER-Diagram
Gambar 4.2 Relasi Antar Tabel
Gejala Pengam atan_ge jala pengamatan id Nama_ pengamat an keterangan Aturan_gejala Gejala_id Aturan_id Cf_gejala Aturan id Hama_ penyakit id Cf_atur an Hama_penyakit Nama_ hamape nyakit pengen dalian memiliki menentukan menentukan ditentukan gejala PK id nama_gejala pengamatan_gejala hama_penyakit PK id nama_hamapenyakit pengendalian pengamatan PK id nama_pengamatan keterangan aturan PK id hama_penyakit_id cf_aturan aturan_gejala gejala_id aturan_id cf_gejala
Field id pada tabel gejala, tabel pengamatan, tabel hama_penyakit, dan pada tabel aturan merupakan PRIMARY KEY. Field gejala_id dan aturan_id merupakan FOREIGN KEY dari tabel gejala dan tabel aturan.
Pada penelitian ini, konsep basis data digunakan untuk mempresentasikan pengetahuan yang secara garis besar berisi gejala dan hama penyakit. Sistem yang dibangun memiliki tujuh tabel, yaitu:
1. Tabel Pengamatan
Tabel Pengamatan digunakan untuk menyimpan data bagian tanaman yang diamati gejala-gejalanya akibat serangan hama dan penyakit. Field-field yang terdapat dalam tabel_pengamatan dan tipe datanya dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Tabel Pengamatan
2. Tabel Gejala
Data mengenai gejala-gejala serangan hama dan penyakit dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Tabel Gejala
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer Primary Key
Nama_Gejala Varchar Nama gejala
Pengamatan_gejala Varchar Daerah pengamatan gejala
No Nama Field Tipe Data Keterangan
1. Id Varchar Primary Key
3. Tabel Hama dan Penyakit
Data mengenai hama dan penyakit dan tata cara pengendaliannya dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Tabel Hama dan Penyakit
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Varchar Primary Key
Nama_hamaPenyakit Varchar Nama Hama dan Penyakit Pengendalian Varchar Tata cara pengendalian
4. Tabel Aturan
Aturan yang terbentuk dari hama penyakit dan tingkat keyakinannya seperti yang terlihat pada tabel 4.4.
Tabel 4.4 Tabel Aturan
Nama Field Tipe Data Keterangan
id Varchar Primary Key
Hama_penyakit_id Varchar Foreign Key dari tabel hama penyakit
cf_aturan Varchar
5. Tabel Aturan Gejala
Tabel ini berisi detail dari tabel aturan yaitu gejala-gejala tiap hama dan penyakit beserta tingkat keyakinannya, yang terdiri dari 3 field, yaitu: id_aturan, id_gejala dan cf_gejala seperti pada tabel 4.5 berikut.
Tabel 4.5 Tabel Aturan Gejala Nama Field Tipe Data Keterangan
Aturan_id Integer Foreign Key dari tabel_aturan Gejala_id Integer Foreign Key dari tabel_gejala Cf_aturan Double
6. Tabel Threshold
Tabel ini berisi ambang batas nilai hama penyakit yang akan dimunculkan dalam sistem seperti yang terlihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Tabel Threshold
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer
value Integer Nilai ambang batas
7. Tabel User
Data mengenai pengguna yang dapat mengakses sistem dapat dilihat pada tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7 Tabel User
Nama Field Tipe Data Keterangan
ID Integer Primary Key
Username Integer Username
Usertype Varchar Tipe user pakar/pengguna Password Varchar Password
8. Tabel Usertype
Data mengenai tipe user berdasarkan hak aksesnya dapat dilihat pada tabel 4.8.
Tabel 4.8 Tabel Usertype
Nama Field Tipe Data Keterangan
Id Integer Primary Key
4.3 Basis Pengetahuan
Pada sistem ini, masalah yang akan dibahas adalah mengenai pengidentifikasian hama dan penyakit yang ada pada tanaman mangga dan tata cara pengendaliannya. Pada sistem ini dapat dilakukan penambahan data baru yang berkaitan, seperti data gejala, aturan, nilai tingkat keyakinan gejala, dan tata cara pengendaliannya. Sehingga sistem ini dapat digunakan untuk pengembangan selanjutnya yakni diagnosa hama dan penyakit lainnya.
4.3.1 Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan pada sistem pakar ini untuk mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman mangga dan tata cara pengendaliannya didapat dari:
1. Wawancara dan diskusi dilakukan dengan seorang dosen di Fakultas Pertanian UGM., yaitu Suputa, S.P., M.P.
2. Beberapa buku yang berhubungan dengan pengetahuan OPT seperti: a. Arga,dkk. (2010) pada bukunya yang berjudul Pedoman Pengenalan &
Pengendalian Organisme Pengganggu Tumbuhan pada Tanaman Mangga
b. Buku keluaran dari Departemen Pertanian Direktoral Jendral Bina Produksi Tanaman Pangan Balai Peramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan (2007) yang berjudul Petunjuk Peramalan Hama dan Penyakit Tanaman Pangan dan Hortikultura.
3. Paper dan artikel dari internet seperti:
a. Gunawan (2009) dalam artikelnya yang berjudul Hama dan Penyakit Tanaman Mangga yang diakses pada link http://klinik- tanamanku.blogspot.com/2009/10/hama-dan-penyakit-tanaman-mangga.html
b. Primus (2008) dalam artikelnya yang berjudul Lalat Buah Hengkang Ekspor Mangga Indonesia Menjulang yang tercantum pada
http://nasional.kompas.com/read/2008/11/04/17052313/la lat.buah.hengkang.ekspor.mangga.indonesia.menjulang
c. Setyolaksono (2011) dalam artikelnya yang berjudul Ekologi Hama Pasca Panen (Hama Gudang) dan diakses di
http://ditjenbun.deptan.go.id/bbp2tpbon/index.php?option=com_con
tent&view=article&id=77:ekologi-hama-pascapanen-hama-gudang&catid=12:news
Basis pengetahuan yang didapat dari akuisisi pengetahuan dipresentasikan dalam tabel-tabel berikut:
Tabel 4.9 Tabel Hama dan Penyakit
ID Nama Hama dan Penyakit
Pengendalian
1 Antraknosa pemangkasan, penanaman jangan terlalu rapat, bagian tanaman terserang dikumpulkan dan dibakar.
2 Bercak Daun Kelabu
Pemeliharan tanaman secara baik, sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat menjadi sumber inokulum dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai serangan 3 Lalat Buah Memusnahkan buah yang rusak,
pembungkusan buah , pemasangan perangkap lalat buah dengan memberi umpan berupa larutan sabun atau metil eugenol di dalam wadah dan insektisida.
4 Penyakit Kulit Belendok
Cara kultur teknis yaitu dengan menghindari pemangkasan terlalu berat dan sanitasi terhadap sisa-sisa tanaman yang dapat
dengan pengapuran pangkal batang, menutup bagian tanaman yang luka pada waktu
pemangkasan dengan karbolium plantarium dan penggunaan fungisida yang efektif bila dijumpai gejala serangan
5 Wereng Mangga
Pengendalian kimiawi dengan aplikasi insektisida efektifapabila dijumpai 5 ekor wereng pada saat pembungaan dan pembentukan buah. Pengendalian biologi dengan memanfaatkan parasitoid telur Cendradora sp. (dapat memarasit sampai 40 %), Oligosita sp., dan Neobrachista java Gir. Pengendalian mekanis dengan Memotong dan memusnahkan bagian tanaman yang
terserang. 6 Penggerek
Cabang
Memanfaatkan parasitoid telur Anagyrus dan Eupelmus (Promuscidae) dan menggunakan insektisida efektif.
7 Busuk Akar Pengendalian secara mekanis terhadap penyakit busuk akar dilakukan dengan memotong, membongkar dan membakar bagian akar yang terinfeksi. jika menggunakan bahan kimia, infus batang tanaman dengan menggunakan fungisida sistemik. Olesi bagian akar yang dipotong dengan berbahan aktif fungisida propamocrab hidroklorida (Previcur N) dengan dosis 2g/liter.
8 Penyakit Karat Merah
Pemangkasan dahan, cabang, ranting, menyemprotkan fungisida bubuk bordeaux atau sulfat tembaga.
9 Bakteri
Pseudomonas Mangiferae Indicae
Memotong dan membakar daun atau buah yang terserang. Semprotkan funngisida Antracol 70 WP dengan dosis 2 g/liter air. 10 Jamur Upas Memangkas bagian tanaman yang tidak
memotong bagian tanaman yang terserang lalu dimusnahkan
Tabel 4.10 Tabel Pengamatan
Tabel 4.11 Tabel Gejala
id gejala gejala
1 Terdapat bercak-bercak pada daun
2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang 3 Daun kering
4 Daun gugur 5 Daun layu
6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan 7 Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap
8 Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang
9 Daun mati 10 Daunnya jarang
11 Terdapat bintik-bintik pada daun
12 Pada batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang
ID Pengamatan 1 Daun 2 Batang/cabang/ranting 3 Buah 4 Bunga 5 Akar 6 Lain-lain
13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok 14 Kulit batang berwarna gelap
15 Kulit batang kering dan agak mengendap
16 Kulit batang pecah dan mengelupas sebagai kepingan 17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka 18 Cabang mati
19 Bagian atas ranting yang terserang nampak pertumbuhannya tidak sehat
20 Cabang patah
21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan
22 Dari lubang gerekan tersebut mengalir cairan getah berwarna hitam
23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut 24 Kulit ranting mengering
25 Ranting mati
26 Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga 27 Rontoknya kuncup bunga
28 Kerusakan pada bunga
29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur
30 Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur)
31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah 32 Buah busuk
33 Buah gugur
34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair 35 Bercak berubah warna kehitam-hitaman, menonjol keluar,
sehingga terjadi retak-retak memanjang
36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak
37 Buah layu 38 Buah keriput
39 Terdapat jamur yang membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman
40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam-hitaman.
41 Akar busuk 42 Tunas kerdil
43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang
44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya 45 Tanaman layu
46 Tanaman mati
4.3.2 Representasi Pengetahuan
Langkah-langkah yang perlu dilakuakan untuk membuat representasi pengetahuan sistem pakar untuk diagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga yaitu:
1. Pembuatan tabel keputusan (decision tabel) yang berguna untuk mendeskripsikan pengetahuan.
2. Pembuatan pohon penelusuran gejala.
3. Konverensi pohon keputusan menjadi aturan produksi.
Berdasarkan data gejala dan data hama dan penyakit yang ada kemudian dibuat tabel keputusan yang menunjukkan hubungan antara keduanya, seperti dapat dilihat pada tabel 4.4
39
Tabel 4.12 Tabel Keputusan
id_Pengamatan Pengamatan id gejala Gejala HP1 HP2 HP3 HP4 HP5 HP6 HP7 HP8 HP9 HP10 1 Daun 1 Terdapat bercak-bercak pada
daun
√ √
2 Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang √ 3 Daun kering √ √ √ 4 Daun gugur √ √ √ 5 Daun layu √ √
6 Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan
√ 7 Bercak biasanya dibatasi
oleh tepi bewarna gelap
√ 8 Pada bercak tua pada bagian
yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan menimbulkan lubang
√
9 Daun mati √ √
10 Daunnya jarang √
11 Terdapat bintik-bintik pada daun
40 2 Batang 12 Pada batang muda terdapat
bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa
berkembang dan
menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang
√
13 Batang atau cabang mengeluarkan blendok
√
14 Kulit batang berwarna gelap √
15 Kulit batang kering dan agak mengendap
√ 16 Kulit batang pecah dan
mengelupas sebagai kepingan
√
17 Pada bagian yang terserang menjadi luka terbuka
√
18 Cabang mati √
19 Bagian atas ranting yang terserang nampak
pertumbuhannya tidak sehat
√
20 Cabang patah √
21 Pada bekas patahnya cabang, terlihat lubang dan saluran gerekan
41 22 Dari lubang gerekan tersebut
mengalir cairan getah berwarna hitam
√
23 Pada cabang-cabang yang mati apabila dibelah pada bekas saluran tersebut seringkali menjadi tempat tinggal semut
√
24 Kulit ranting mengering √
25 Ranting mati √
3 Bunga 26 Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga
√
27 Rontoknya kuncup bunga √
28 Kerusakan pada bunga √ √
29 Tangkai bunga layu, kering, dan gugur
√ 4 Buah 30 Kulit buah terdapat adanya
noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur)
√
31 Terdapat bercak coklat/hitam pada buah
√ √
32 Buah busuk √ √ √ √
33 Buah gugur √ √
34 Kulit buah timbul bercak-bercak hijau tua dan berair
42 35 Bercak berubah warna
kehitam-hitaman, menonjol keluar, sehingga terjadi retak-retak memanjang
√
36 Retak-retak ini sering diikuti dengan keluarnya lendir (getah) yang cukup banyak
√
37 Buah layu √
38 Buah keriput √
5 Akar 39 Terdapat jamur yang
membentuk misselium yang berwarna hitam pada permukaan akar tanaman
√
40 Bila kulit akar dikelupas, pada permukaan kayu akan terlihat titik-titik berwarna putih kehitam- hitaman.
√
41 Akar busuk √
6 Gejala Umum 42 Tunas kerdil √
43 Terbentuknya miselium mengkilat seperti rumah laba-laba dan berkembang menjadi kerak berwarna merah jambu pada daerah yang terserang
43 44 Tumbuhan terhambat pertumbuhannya √ 45 Tanaman layu √ 46 Tanaman mati √
Berdasarkan tabel keputusan dari gejala dan hama penyakit yang dibuat untuk tanaman mangga, maka pohon penelusuran gejala yang dapat dibentuk untuk diagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga adalah seperti pada gambar 4.1 berikut ini.
45 1 6 1 5 1 4 1 3 1 2 1 1 1 0 8 7 6 5 4 1 2 3 9 91 21 22 23 42 28 29 30 13 HP 1 4 1 4 4 1 7 2 0 4 5 3 3 3 2 3 6 3 9 4 2 3 4 3 5 4 0 3 7 4 6 3 8 4 3 1 8 2 7 2 6 2 5 HP 3 HP 2 HP4 HP5 HP 6 HP 7 HP 8 HP 9 HP 10 Gejala pada daun
Gejala pada batang Gejala pada bunga Gejala pada buah
Gejala pada akar Gejala umum Keterangan :
HP1 : Antraknosa HP2 : Bercak daun kelabu HP3 : Lalat buah HP4 : Penyakit kulit blendok HP5 : Wereng mangga HP6 : Penggerek cabang HP7 : Busuk akar HP8 : Penyakit karat merah HP9 : Bakteri pseudomas mangiferae HP10 : Jamur upas
Pilih Gejala
4.3.2.1 Aturan Produksi
Aturan produksi dibuat berdasarkan hasil analisis tabel dan pohon keputusan yang telah dibuat sebelumnya. Aturan produksi ini menggunakan IF-THEN, IF merupakan informasi masukkan, sedangkan THEN merupakan konklusi atau kesimpulan.
Bentuk umum:
IF Gejala A AND Gejala B AND…AND Gejala X THEN OPT
Tabel aturan produksi yang dibuat untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman mangga dapat dilihat pada tabel 4.13.
Tabel 4.13 Tabel Aturan Produksi
No Aturan
1 IF Terdapat bercak-bercak pada daun AND Pusat bercak sering pecah menyebabkan bercak berlubang AND Daun kering AND Daun gugur AND Daun layu THEN Antraknosa
2 IF batang muda terdapat bercak-bercak berwarna kelabu yang bisa berkembang dan menggelangi batang yang dapat menyebabkan matinya bagian yang terserang THEN Antraknosa
3 IF Terdapat bercak-bercak coklat nekrosis pada bunga AND Rontoknya kuncup bunga THEN Antraknosa
4 IF Terdapat bercak coklat/hitam pada buah AND Buah busuk THEN Antraknosa
5 IF Pada daun terjadi bercak-bercak tidak teratur AND Bercak daun bewarna kelabu keputih-putihan AND Bercak biasanya dibatasi oleh tepi bewarna gelap AND Pada bercak tua pada bagian yang berwarna kelabu terdapat titik hitam yang terdiri dari tubuh buah patogen dan
menimbulkan lubang THEN Bercak Daun Kelabu
6 IF Kulit buah terdapat adanya noda/titik bekas tusukan ovipositor (alat peletak telur) AND Terdapat bercak coklat disekitar titk tersebut AND Buah busuk AND Buah gugur sebelum matang THEN Lalat Buah
