Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Gigis Lestari Program Studi Teknik Informatika Universitas Bina Sarana Informatika Bandung gigislestari15@gmail.com
Abstrak
- Pengetahuan petani dan masyarakat yang membudidayakan tanaman cabai terhadap hama dan penyakit tanaman cabai masih rendah yang menyebabkan salahnya cara mengatasi hama dan penyakit tanaman cabai tersebut.Pada penelitian ini dilakukan di Balai Proteksi Hama dan Tanaman dan wawancara dengan dosen pakar penyakit dan hama tanaman. Sistem pakar dapat membantu untuk mendeteksi hama dan penyakit dengan basis pengetahuan yang berasal dari pakar. Aplikasi sistem pakar yang dibangun menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dengan melihat gejala-gejala hama dan penyakit yang timbul pada tanaman cabai. Tujuan aplikasi ini dibuat untuk membantu orang yang membudidayakan tanaman cabai dalam mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang. Hasil dari penelitian ini cukup efisien untuk untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman cabai dengan memanfaatkan teknologi sebagai alat bantu mendiagnosa sehingga muncul hasil diagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman cabai tersebut.
Kata Kunci
: Sistem Pakar, Hama Penyakit Tanaman Cabai, dan Fuzzy Tsukamoto.I. PENDAHULUAN
Budidaya tanaman sekarang mulai diminati, terutama oleh pelaku bisnis di Indonesia salah satunya adalah tanaman cabai. Salah satu komoditas tanaman yaitu sayuran yang menunjukkan laju peningkatan rata- rata produksi yang tinggi adalah komoditas cabai merah (rata – rata sebesar 6,99% / tahun) [1]. Budidaya tanaman cabai mudah dilakukan, bahkan beberapa orang sekarang menanam cabai di halaman rumahnya sendiri [2].
Banyak orang yang menanam cabai tapi tidak mengerti saat cabai terserang hama atau penyakit.
Dipertanian biasanya cabai yang tidak tumbuh dengan baik, langsung diatasi menggunakan pestisida tanpa tau apa yang menyerang cabai tersebut. Setiap penyakit pada tanaman cabai memiliki solusi yang berbeda. Tidak semuanya langsung menggunakan pestisida sintetik [3].
Kesalahan mengatasi penyakit pada tanaman cabai dapat menyebabkan tanaman cabai busuk atau mati.
Tidak jarang petani yang gagal panen menyebabkan produksi cabai menurun [4].
Teknologi Informasi sangat membantu manusia untuk melakukan sebuah pekerjaan [5]. Hampir setiap orang pada saat ini tidak bisa lepas dari teknologi salah satunya adalah perangkat mobile. Perangkat mobile dapat memberikan informasi bahkan memproses data seperti halnya komputer. Perkembangan teknologi yang pesat mendorong teknologi yang mampu berfikir seperti manusia yang sering disebut Artificial Intellegence atau
kecerdasan buatan. Salah satu bidang Artificial Intellegence yang cukup berkembang pada saat ini adalah sistem pakar [6]. Sistem pakar berisi pengetahuan dari pakar yang digunakan untuk berkonsultasi.
Kesulitan berkonsultasi dengan pakar penyakit tanaman cabai untuk mengetahui apa yang menyerang tanaman cabai menjadi salah satu kendala yang menyebabkan kelangkaan cabai. Dirasa perlunya aplikasi yang dapat membantu menyelesaikan masalah tersebut dengan cara yang efektif perlu adanya metode penyelesaian. Metode Fuzzy Tsukamoto dipilih sebagai cara penyelesaian. Setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton disebut fuzzyfikasi. Hasil keluaran dari tiap aturan berupa nilai tegas (crip) dengan berdasarkan α-predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot (defuzzyfikasi) [7].
Dari penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Achmad, Nurul, dan Komang tahun 2017 yang berjudul Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hati menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Hasil dari penelitian tersebut menghasilkan akurasi sebesar 96,87%. Selain itu, penelitian yang dilakuan oleh Maulidiannawati dan Wayan Firdaus pada tahun 2016 dengan judul Seleksi Calon Karyawan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan kelayakan calon karyawan dengan menggunakan uji kolerasi spearman. Hasil uji kolerasi menunjukan akurasi 0.6136.
Dari kedua penelitian tersebut metode Fuzzy Tsukamoto dapat menghasilkan data yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang dapat
mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman cabai menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
II. DASAR TEORI
Metode Tsukamoto, pada tiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan fuzzy, dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang monoton. Untuk bisa menentukan nilai output crisp atau hasil tegas yang dicari bisa dengan cara mengubah input (berupa himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan fuzzy) menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Metode ini disebut dengan metode defuzzifikasi (penegasan). Pada metode defuzzifikasi yang sering digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier) [8]. Berikut ini beberapa tahap dari Fuzzy Tsukamoto:
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzyfikasi) Proses fuzzyfikasi merupakan perhitungan nilai crisp atau nilai input menjadi derajat keanggotaan.
Perhitungan dalam proses fuzzyfikasi berdasarkan batas- batas fungsi keanggotaan. Sebagai contoh :
Menghitung nilai sakit dan tidak sakit sesuai gejala,dengan rumus ada dua aturan yang diberikan :
Gambar II . 3 Contoh Diagram Penyakit Sumber : [9]
Keterangan:
x → nilai tegas setiap gejala
a → range batas bawah antara 0 dan 1 b → range nilai tengah antara 0 dan 1 µ → Derajat Keanggotaan
2. Sistem Inferensi Fuzzy
Suatu sistem yang melakukan perhitungan berdasarkan pada konsep teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy, dan konsep logika fuzzy yaitu Sistem Inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference System/FIS). Dalam sistem inferensi fuzzy terdapat input fuzzy berupa nilai crisp.
Nilai crisp tersebut akan dihitung berdasarkan aturan- aturan yang telah dibuat menghasilkan besaran fuzzy disebut proses fuzzifikasi. Sistem inferensi metode fuzzy Tsukamoto membentuk sebuah rules based atau basis aturan dalam bentuk “sebab-akibat” atau “if-then”.
Langkah pertama dalam perhitungan metode fuzzy Tsukamoto adalah membuat suatu aturan atau rule fuzzy.
Langkah selanjutnya, dihitung derajat keanggotaan sesuai dengan aturan yang telah dibuat. Setelah diketahui nilai derajat keanggotaan dari masing-masing aturan fuzzy, dapat ditentukan nilai alpha predikat dengan cara menggunakan operasi himpunan fuzzy.
Sebagai contohnya [9] :
Menentukan α-Predikat dan Himpunan Penyakit, dengan rumusan :
Keterangan :
z → Nilai peluang dari nilai tegas gejala α → range batas bawah antara 0 dan 1 b → range nilai tengah antara 0 dan 1 α-Predikat → nilai minimal dari nilai tegas
3. Defuzzyfikasi
Untuk memperoleh nilai output nilai tegas Z (crisp), dicari dengan cara mengubah input (berupa himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan- aturan fuzzy) menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Cara ini disebut dengan metode defuzifikasi (penegasan). Metode defuzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier) yang dirumuskan pada persamaan berikut ini. Sebagai contohnya [9] :
Keterangan :
α → nilai minimal dari hasil nilai tegas z → Hasil nilai peluang tegas
III. METODE
A. Pengumpulan Data Pakar
Pengumpulan data diperlukan sebagai acuan dasar.
Berikut beberapa teknik yang dilakukan : 1. Observasi
Observasi dilakukan untuk mengamati secara langsung objek yang diteliti. Observasi dilakukan ke beberapa tempat, diantaranya Balai Perlindungan Tanaman Pangan dan Hortikultura (BPTPH) Jawa Barat dan pertanian yang mebudidayakan tanaman cabai.
2. Wawancara
Selanjutnya melakukan wawancara dengan beberapa sumber yang berkaitan dengan pembuatan program untuk mengidentifikasi penyakit yang ada pada tanaman cabai. Penulis melakukan interview dengan pakar tanaman cabai, pakar penyakit dan hama tanaman cabai, dan para petani cabai.
3. Studi Pustaka
Untuk mendukung program yang dibuat, penulis melakukan studi kepustakaan melalui literature-literatur dan referensi dari internet, jurnal-jurnal, e-book, dan buku yang berkaitan dengan program yang dibuat.
B. Algoritma Sistem Pakar
Gambar III.1 Algoritma Sistem Pakar
C. Menentukan Masalah dan Penyakit
Membuat aplikasi mobile sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit pada tanaman cabai serta memberikan saran dan solusi yang tepat dan efisien dengan metode Fuzzy Tsukamoto sehingga masyarakat dapat terbantu oleh aplikasi ini.
Tabel III. 1 Daftar Hama Tanaman Cabai Kode
Hama
Daftar Hama Nama Hama P01 Thrips (Thrips parvispinus Karny) P02 Lalat Buah (Bactrocera sp)
P03 Tungau (Polyphagotarsonemus latus dan Tetranycus)
P04 Kutu Daun Persik (Myzus persicae)
P05 Kutu Daun (Aphididae) P06 Kutu Kebul (Bemisia tabaci) P07 Ulat Grayap (Spodeptera litura)
P08 Ulat Tanah (Helicoverpa sp. Dan Spodoptera exigua)
Tabel III. 2 Daftar Penyakit Tanaman Cabai Kode
Penyakit
Daftar Penyakit Nama Penyakit P09 Layu Bakteri (solanacearum)
P10 Layu Fusarium (Fussarium oxysporum f.Sp) P11 Virus Kuning (Gemini Virus)
P12 Busuk Buah Antraknosa (Collectrichum gloeospoiroides)
P13 Bercak Daun (Cercospora sp.)
Tabel III. 3 Daftar Gejala Kode
Gejala
Daftar Gejala Gejala G01
Tanaman tua (Layu pertama pada daun bagian bawah tanaman). Tanaman muda (Layu pertama pada daun bagian atas tanaman).
G02 Setelah beberapa hari, layu seluruh daun tanaman sedangkan warna tetap hijau.
G03
Batang atau akar dipotong melintang dicelupkan ke air jernih, keluar lender cairan menyerupai kepulan asap.
G04 Daun menguning dari bagian bawah menjalar ke atas ranting muda.
G05 Bagian batang dipotong berwarna coklat.
G06 Daun pucuk berkembang menjadi warna kuning jelas
G07 Tulang daun menebal.
G08 Daun menggulung ke atas.
G09 Infeksi lanjut daun mengecil dan berwarna kuning terang.
G10 Infeksi lanjut tanaman kerdil dan tidak berbuah.
G11 Bercak pada buah berwarna hitam, orange dan coklat.
G12 Buah keriput dan kering.
G13
Bercak bulat berwarna coklat pada daun dan kering berwarna pucat sampai putih dengan warna tepi lebih tua.
G14 Daun layu dan rontok.
G15 Bercak keperak-perakan pada daun.
G16 Daun berubah warna menjadi coklat tembaga.
G17 Daun mengeriting, keriput dan akhirnya mati.
G18
Daun, tunas, atau pucuk menggulung ke dalam dan muncul benjolan seperti tumor.
G19 Pertumbuhan tanaman terhambat dan kerdil, bahkan pucuk mati.
G20 Buah busuk.
G21 Titik hitam pada pangkal buah.
G22 Buah berwarna kuning pucat dan layu.
G23 Bentuk abnormal.
G24 Daun menebal.
G25 Daun kaku melengkung ke bawah, menyusut dan keriting.
G26 Tunas dan bunga gugur.
G27 Daun menjadi keriting.
G28 Didapati kutu yang bergerombol.
G29
Daun akan berkerut-kerut (keriput), tubuhnya kerdil, berwarna
kekuningan,daun-daun terpuntir, menggulung.
G30 Daun mengkerut, mengeriting dan melingkar
G31 Datangnya semut dan cendawan jelaga.
G32 Daun terdapat bercak nekrotik.
G33 Pertumbuhan tanaman lambat.
G34 Daun berlubang.
G35 Tunas muda rusak
G36 Ulat berwarna hijau, berukuran kecil dan sangat banyak.
G37 Merusak seluruh bagian tanaman, namun, lebih menyukai buah cabai.
G38 Ulat berukuran besar berwarna coklat atau hijau.
G39 Serangan hebat tanaman gundul.
Tabel III. 4 Tabel Keputusan Pakar Kode
Gejala
Kode Penyakit P
01 P 02 P
03 P 04 P
05 P 06 P
07 P 08 P
09 P 10 P
11 P 12 P
13
G01 X
G02 X
G03 X
G04 X
G05 X
G06 X
G07 X
G08 X
G09 X
G10 X
G11 X
G12 X
G13 X
G14 X
G15 X X
G16 X X
G17 X G18 X
G19 X X
G20 X
G21 X
G22 X
G23 X
G24 X
G25 X
G26 X
G27 X
G28 X
G29 X
G30 X
G31 X
G32 X
G33 X
G34 X
G35 X
G36 X
G37 X
G38 X
G39 X
IV. HASIL
A. Tampilan Utama
Gambar IV.1 Menu Utama
Di tampilan utama ini memiliki empat fungsi button:
1. Button Plant (Cara menanam)
2. Button Directory (List Hama dan Penyakit) 3. Button Diagnosis (Diagnosa)
4. Button Help (Bantuan) B. Halaman Cara Menanam
Gambar IV.2 Tampilan Cara Menanam User akan masuk ke halaman cara menanam saat mengklik tombol plant, maka akan beralih ke halaman cara menanam seperti pada gambar di atas IV.2
C. Halaman List Hama dan Penyakit
Gambar IV. 3 List Hama dan Penyakit User akan masuk ke halaman list hama dan penyakit saat mengklik tombol direktory, maka akan beralih ke halaman list hama dan penyakit seperti pada gambar di atas IV.3
D. Halaman Diagnosis
Gambar IV.4 Diagnosis
User akan masuk ke halaman diagnosis saat mengklik tombol diagnosis, maka akan beralih ke halaman diagnosis yang berisi pertanyaan yang harus dijawab user seperti pada gambar di atas IV.4
E. Halaman Hasil
Gambar IV. 5 Hasil
Pada gambar IV.5 merupakan hasil dari diagnosis yang dilakukan oleh user sebelumnya.
F. Halaman Bantuan
Gambar IV. 6 Tampilan Bantuan
User akan masuk ke halaman bantuan saat mengklik tombol help, maka akan beralih ke halaman bantuan seperti pada gambar di atas IV.6
Tabel IV .6 Blackbox Testing Nama Fungsi
yang Diuji Skenario Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil
Kenyataan Kesimpulan Menu Cara
Menanam Menekan Tombol Plant Menampilkan cara menanam Sesuai Harapan Berhasil Menu Daftar
Hama dan Penyakit
Menekan Tombol
Directory Menampilkan daftar penyakit dan
hama tanaman Sesuai Harapan Berhasil Menu
Diagnosis Menekan Tombol
Diagnosis Menampilkan pertanyaan Sesuai Harapan Berhasil Menu Bantuan Menekan Tombol
Bantuan Menampilkan bantuan cara
menggunakan Sesuai Harapan Berhasil Hasil Setelah pertanyaan selesai
masuk hasil Menampilkan hasil diagnosis Sesuai Harapan Berhasil Tombol
Kembali ke Rumah
Menekan tombol Back to
home Kembali ke halaman Menu
Utama Sesuai Harapan Berhasil
Tombol
Selanjutnya Menekan tombol Next Menuju ke pertanyaan selanjutnya Sesuai Harapan Berhasil
V. KESIMPULAN
Setelah melakukan pengujian pada aplikasi sistem pakar diagnosis hama dan penyakit tanaman cabai dibutuhkan oleh orang-orang yang membudidayakan tanaman cabai. Aplikasi sistem pakar ini memberi kemudahan kepada pakar untuk membantu mendiagnosa hama dan penyakit yang menyerang tanaman cabai melalui gejala yang terlihat dengan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendapatkan nilai hasil diagnosa sistem pakar.
PERSANTUNAN
Terimakasih diucapkan kepada Bapak Wawan Kurniawan S.P., M.P., Ibu Fitriani Nurasiah S.P., Bapak Diki Setiawan yang telah membantu penelitian ini sebagai pakar.
DAFTAR PUSTAKA
[1] H. P. Susetyo, “Success Story dan Strategic Planning Pengendalian OPT Cabai Merah di Indonesia secara Ramah Lingkungan,”
2014.
[2] W. Ardiyanto, “Mau Menanam Cabe di Rumah? Begini Caranya!,” 2017. [Online].
Available:
https://www.liputan6.com/properti/read/283 0974/mau-menanam-cabe-di-rumah-begini- caranya.
[3] D. Ratnasari, “Bijak Menggunakan Pestisida Kimia,” 13 Juni 2017, 2017.
[Online]. Available:
https://kalteng.litbang.pertanian.go.id/ind/in dex.php/publikasi-mainmenu-47-
47/artikel/608-bijak-menggunakan- pestisida-kimia.
[4] A. Arianto, “Ini Dia Solusi Agar Tanaman Cabai Tidak Rusak oleh Hama,” Monday, 13 February 2017 10:52, 2017. [Online].
Available:
https://www.bppt.go.id/teknologi-
agroindustri-dan-bioteknologi/2833-ini-dia- solusi-agar-tanaman-cabai-tidak-rusak- oleh-hama.
[5] S. Williams, Using Information Technology. Andi, 2007.
[6] S. J. Russell and P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed.
Upper Saddle River, 2009.
[7] L. P. Ayuningtias, M. Irfan, and Jumadi,
“Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto , Sugeno , Dan Mamdani ( Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung ),” no. April, 2017.
[8] B. A. Restuputri, W. F. Mahmudy, and Cholissodin, “Optimasi Fungsi
Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dua Tahap Menggunakan Algoritma Genetika Pada Pemilihan Calon Penerima Beasiswa dan BBP-PPA ( Studi Kasus : PTIIK Universitas Brawijaya Malang ),” pp. 1–10, 2015.
[9] P. Soepomo, Lathifah, and S. Winiarti,
“Sistem Pakar Dengan Inferensi Fuzzy Tsukamoto Dalam Mendiagnosa Penyakit Saluran Reproduksi Manusia,” vol. 2, pp.
821–830, 2014.
