E-ISSN: 2528-2247 x
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT KOPI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS
ANDROID
Nazar sidik1, Rizki Tri Prasetyo2, Yosep Hermawan3
1Universitas BSI Bandung e-mail: [email protected]
2Amik BSI Bandung e-mail:
3AMIK BSI Tasikmalaya e-mail: [email protected]
Abstrak
Sistem pakar atau Expert Sistem biasa disebut juga dengan Knowledge Based Sistem yaitu suatu aplikasi komputer yang ditujukan unutk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan persoalan dalam bidang yang spesifik, Kopi merupakan tanaman yang sedang banyak di minati saat ini, banyak industri yang menggunkan kopi seperti café dan restaurant bahkan ada yang memiliki perkebunan sendiri. Tapi hama dan penyakit pada tanaman kopi menjadi salah satu faktor penghambat. Dalam skripsi ini, akan dibangun sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit kopi. Dalam penerapan sistem diagnosa hama dan penyakit kopi ini menggunakan metode certainty factor. Metode certainty factor merupakan salah satu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang membentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar. Metode ini sangat cocok untuk sistem pakar yang mendiagnosa sesuatu yang belum pasti. Faktor kepastian menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian atau fakta dalam hipotesa berdasarkan bukti atau penilaian pakar. Keluaran sistem ini adalah keputusan tunggal berupa vonis penyakit.
Kata kunci: Sistem Pakar, Certainty Factor, Kopi Abstract
Expert System commonly referred to as Knowledge Based System is a computer application aimed at helping decision-making or problem solving in a specific field, Coffee is a plant that is currently in great demand, Many industries use coffee such as cafes and restaurants and some even have their own plantations. But pests and diseases in coffee plants become one of the inhibiting factors. In this thesis, will be built an expert system to diagnose pests and diseases of coffee. In the application of the system of diagnosis pests and diseases of coffee uses certainty factor method. The certainty factor method is one of the methods to prove that a fact is certain or uncertain which forms a metric usually used in expert systems. This method is perfect for expert systems that diagnose something uncertain. The factor of certainty expresses trust in an event or fact in a hypothesis based on evidence or expert judgment. The output of this system is a single decision in the form of a verdict of illness.
Keyword : Expert System, Certainty Factor, Coffee
1. Pendahuluan
Kopi termasuk kelompok tanaman semak belukar dengan genius Coffea. Kopi
termasuk ke dalam family Rubiaceae, subfamily lxoroideae, dan suku Coffeae.
Seorang bernama Linnaeus merupakan
orang yang pertama mendeskripsikan spesies kopi Coffea arabica pada tahun 1753. Menurut Bridson dan Vercourt pada tahun 1988,kopi dibagi menjadi 2 genus, yakni Coffea dan Psilanthus. Genus Coffea terbagi menjadi 2 subgenus, yakni Coffe dan Baracoffea. Subgenus Coffea terdiri dari 88 spesies. Sementara itu, subgenus Baracoffea terdapat 7spesies. Berdasarkan geografik (tempat tumbuh) dan rekayasa genetik, kopi dapat dibedakan menjadi 5, kopi yang berasal dari Ethiopia, Madagascar, serta Benua Afrika bagian barat, tengah, dan timur (Andre Illy dan Rinantonio Viani, 2005). Tanaman kopi terdiri dari: akar, batang dan percabangan (cabang primer dan cabang sekunder, cabang reproduksi, cabang balik dan cabang kipas), daun, bunga, dan buah.(Reforma, 2016)
Salah satu faktor yang menghambat produksi kopi di Indonesia adalah Hama Bubuk Cabang (Xylosandrees morstatii HAC) pada tanaman kopi.Hama ini menyerang dengan menggerek cabang dan tunas muda. Biasanya setelah 4 hari menjadi telur ia akan berubah menjadi ulat selama 11 hari lalu berevolusi menjadi kepompong selama 7 hari dan dapat terbang dengan radius 200 meter. Setiap hama dapat menghasilkan telur 30-50 telur sehingga bisa menurunkan hasil produksi mencapai 20%. Penanganannya dapat dilakukan dengan memotong cabang- cabang yang terserang agar infeksinya tidak menyebar. Memperbaiki tanaman untuk menghasilkan cabang yang kuat dan sehat.
(Reforma, 2016)
Di era globalisasi yang kiat semarak dibicarakan sekarang ini, teknologi memegang perananan penting yang tentunya tidak terlepas kaitanyanya dengan teknologi komunikasi. Kemampuan komputer dalam mengingat dan menyimpan informasi dapat dimanfaatkan tanpa harus bergantung kepada hambatan seperti yang dimiliki manusia. Dengan menyimpan informasi dan sehimpunan aturan penalaran yang memadai memungkinkan komputer memberitan kesimpulan atau mengambil
keputusan yang kualitasnya sama dengan kemampuan seorang pakar bidang keilmuan tertentu. Salah satu cabang ilmu komputer yang mendukung hal tersebut adalah sistem pakar.(Harto, 2013)
Metode certainty factor mempunyai kelebihan dan kekurangan, adapun kelebihan dari metode certainty factor antara lain :
1. Metode ini cocok dipakai dalam sistem pakar untuk mengukur sesuatu apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis dan mengidentifikasi hama atau penyakit sebagai salah satu contohnya.
2.Perhitungan dengan metode ini dalam sekali hitung hanya dapat mengolah dua data saja sehingga.(Harto, 2013)
Berdasarkan dari uraian tersebut maka dibutuhkan pembuatan sebuah aplikasi, sehingga nantinya penelitian tentang penyakit dan hama pada tanaman jenis kopi ini dapat memberi manfaat yang signifikan dan system pakar penyakit dan hama pada tanaman kopi ini dapat efektif, dalam hal ini penulis mengangkat suatu tema “Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Kopi Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android
.
2. Metode Penelitian
Untuk membangun sistem pakar berbasis mobile yang dapat membantu dalam mengidentifikasi penyakit dan hama pada tanaman kopi dengan efektif dan efisien maka diperlukan beberapa metode penelitian antara lain :
2.1. Teknik Pengumpulan Data
Cara yang digunakan untuk mengumpulkan data dan informasi yang diperlukan dalam penelitian skripsi ini adalah 1. Observasi
Pada tahap ini penulisan melakukan observasi kepada petani kopi, supaya mendapat informasi mengenai hama dan penyakit pada tanaman kopi dan cara penanggulangannya.
2. Wawancara
Penulisan melakukan wawancara kepada para petani dan ahli / pakar tanaman. Yaitu : Pakar bapak Ir.
Wahid syarifudin,MM dan Ir. R. Andi Permadi, Petani bapak Agis Sugiwa 3. Studi pustaka
Untuk menunjang pembuatan skripsi ini, dilakukan studi pustaka dengan mengumpulkan data dari beberapa sumber, seperti media internet, jurnal, dan beberapa buku referensi.
2.2. Metode Pengembangan Sistem Menurut Pressman (2015:42), model waterfall adalah model klasik yang bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software. Nama model ini sebenarnya adalah “Linear Sequential Model”. Model ini sering disebut juga dengan “classic life cycle” atau metode waterfall. Model ini termasuk ke dalam model generic pada rekayasa perangkat lunak dan pertama kali diperkenalkan oleh Winston Royce sekitar tahun 1970 sehingga sering dianggap kuno, tetapi merupakan model yang paling banyak dipakai dalam Software Engineering (SE).
Model ini melakukan pendekatan secara sistematis dan berurutan. Disebut dengan waterfall karena tahap demi tahap yang dilalui harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan. Adapun tahapan – tahapan metode waterfall sebagai berikut :
a. Communication (Project Initiation &
Requirements Gathering) Sebelum memulai pekerjaan yang bersifat teknis, sangat diperlukan adanya komunikasi dengan customer demi memahami dan mencapai tujuan yang ingin dicapai.
Hasil dari komunikasi tersebut adalah inisialisasi proyek, seperti menganalisis permasalahan yang dihadapi dan mengumpulkan data-data yang diperlukan, serta membantu mendefinisikan fitur dan fungsi software.
Pengumpulan data-data tambahan bisa juga diambil dari jurnal, artikel, dan internet.
b. Planning (Estimating, Scheduling, Tracking) Tahap berikutnya adalah tahapan perencanaan yang menjelaskan tentang estimasi tugas- tugas teknis yang akan dilakukan, resikoresiko yang dapat terjadi, sumber daya yang diperlukan dalam membuat sistem, produk kerja yang ingin dihasilkan, penjadwalan kerja yang akan dilaksanakan, dan tracking proses pengerjaan sistem.
c. Modeling (Analysis & Design) Tahapan ini adalah tahap perancangan dan
permodelan arsitektur sistem yang berfokus pada perancangan struktur data, arsitektur software, tampilan interface, dan algoritma program.
Tujuannya untuk lebih memahami gambaran besar dari apa yang akan dikerjakan.
d. Construction (Code & Test) Tahapan Construction ini merupakan proses penerjemahan bentuk desain menjadi kode atau bentuk/bahasa yang dapat dibaca oleh mesin. Setelah pengkodean selesai, dilakukan pengujian terhadap sistem dan juga kode yang sudah dibuat. Tujuannya untuk menemukan kesalahan yang mungkin terjadi untuk nantinya diperbaiki.
e. Deployment (Delivery, Support, Feedback) Tahapan Deployment merupakan tahapan implementasi software ke customer, pemeliharaan software secara berkala, perbaikan software, evaluasi software, dan pengembangan software berdasarkan umpan balik yang diberikan agar sistem dapat tetap berjalan dan berkembang sesuai dengan fungsinya.
Adapun algoritma dari metode certainty factor adalah sebagai berikut:
1. Certainty Factor
Menurut (Mevung, Suyatno, & Maharani, 2017) dalam Sri Kusumadewi (2003) Dalam menghadapi suatu masalah sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Hasil yang tidak pasti disebabkan oleh dua faktor yaitu aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna yang tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem.
Seorang pakar (misalnya dokter) sering menganalis informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”,
“kemungkinan besar”, “hampir pasti”.
Untuk mengakomodasi hal ini kita menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.
Certainty Factor (CF) menujukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Notasi Faktor Kepastian adalah sebagai berikut:
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]
Keterangan:
CF[h,e] : Faktor Kepastian
MB[h,e] : ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1).
MD[h,e] : ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h,jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1).
2. Kombinasi Aturan
Metode MYCIN untuk menggabungkan evidence pada antecedent sebuah aturan yang ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Tabel 1. Aturan Kombinasi MYCIN
Evidence, E Antecedent Ketidak Pastian E1 AND E2 Min[CF(H,E1),
CF(H,E2)]
E1 OR E2 Max[CF(H,E1), CF(H,E2)]
NOT E -CF(H,E)
Sumber: Sri Kusumadewi (2003)
Bentuk dasar rumus certainty factor sebuah aturan JIKA E MAKA H adalah sebagai berikut:
CF(H,e) = CF(E,e) * CF(H,E) Di mana:
CF(E,e) : Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence e CF(H,E) : Certainty Factor hipotesis dengan asumsi evidence diketahui dengan pasti, yaitu ketika CF(E,e) = 1
CF(H,e) : Certainty Factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e Jika semua evidence dan
antecedent diketahui dengan pasti maka rumusnya menjadi: CF(H,e) = CF (H,E). Dalam diagnosis suatu penyakit, hubungan antara gejala dengan hipotesis sering tidak pasti.
Sangat dimungkinkan beberapa aturan menghasilkan satu hipotesis dan suatu hipotesis menjadi evidence bagi aturan lain. Kondisi tersebut dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Sri Kusumadewi (2003)
Gambar 1. Jaringan Penalaran Certainty Factor
Dari gambar tersebut ditunjukan bahwa certainty factor dapat digunakan untuk menghitung perubahan derajat kepercayaan dari hipotesis F, ketika A dan B bernilai benar. Hal ini dapat dilakukan dengan mengkombinasikan semua certainty factor pada A dan B menuju F menjadi sebuah alur hipotesis certainty factor seperti berikut:
Sumber: Sri Kusumadewi (2003) Gambar 2. Kombinasi Certainty Factor
Kombinasi seperti ini disebut kombinasi pararel, sebagaimana ditunjukan oleh gambar dibawah ini:
Sumber: Sri Kusumadewi (2003) Gambar 3. Kombinasi Paralel Certainty
Factor
Pada kondisi ini evidence E1 dan E2 mempengaruhi hipotesis yang sama, yaitu H. Kedua Certainty Factor CF (H, E1) dan CF (H, E2) di kombinasikan menghasilkan certainty factor CF (H, E1, E2). Certainty kedua aturan di
kombinasikan sehingga menghasilkan certainty factor CF (H, E’). Untuk menghitung kombinasi tersebut
digunakan rumus CF (H, E’) = CF (E, E’)
* CF (H, E).
3. Perhitungan Certainty Factor
Berikut ini adalah contoh ekspresi logika yang mengkombinasikan evidence
E = (E1 AND E2 AND E3) OR (E4 AND NOT E5)
Gejala E akan dihitung sebagai:
E = max (min (E1, E2, E3), min (E4, -E5))
Untuk nilai E1 = 0.9, E2 = 0.8, E3 = 0.3, E4 = -0.5, E5 = -0.4
Hasilnya adalah:
E = max (min (E1, E2, E3), min (E4, -E5))
= max (0.3 – 0.5)
= 0.3
Bentuk dasar rumus certainty factor sebuah aturan jika E maka H di tunjukan oleh rumus berikut:
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E) Dimana:
CF (E, e): Certainty Factor evidence E yang di pengaruhi oleh evidence CF (H, E): Certainty Factor hipotesis dengan asumsi evidence di ketahui dengan pasti, yaitu ketika CF (E, e)
= 1
CF (H, e): Certainty Factor hipotesis yang di pengaruhi oleh evidence Jika semua evidence dan antecedent di ketahui dengan pasti, maka rumusnya di tunjukan sebagai berikut:
CF (H, e) = CF (H, E) Karena CF (E, e) = 1
Contoh kasus yang melibatkan kombinasi CF:
JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin
CF (E2, e) = 0,8 (pasien mengalami demam 80%)
CF (E3, e) = 0,3 (pasien mengalami sakit kepala 30%)
CF (E4, e) = 0,7 (pasien mengalami bersin-bersin 70%)
Sehingga
CF (E, e) = CF (H, E1 ∩ E2 ∩ E3 ∩ E4)
= min [CF (E1, e), CF (E2, e), CF (E3,e), CF (E4,e)]
= min [0,5 , 0,8 , 0,3 , 0,7]
= 0,3
Maka nilai certainty factor hipotesis adalah:
CF (H, e) = CF (E, e) * CF (H, E)
= 0,3 * 0,7
= 0,21
3. Hasil dan Pembahasan
3.1.Hasil
Berikut ini hasil pembuatan pada aplikasi sistem pakar diagnosis hama dan penyakit kopi menggunakan metode certainty factor berbasis android
A. Tampilan menu utama
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
B. Tampilan Menu Konsultasi
Gambar 2. Tampilan Menu Diagnosis
C. Tampilan Menu hasil Konsultasi
Gambar 3. Tampilan Halaman Hasil konsultasi
D. Tampilan menu Informasi penyakit
Gambar 4. Tampilan Menu Informasi Penyakit
E. Tampilan Halaman Siklus dan Pengendalian Penyakit
Gambar 5. Tampilan Halaman Siklus dan Pengendalian Penyakit
F. Tampilan Menu Bantuan
Gambar 6. Tampilan Menu Bantuan
G. Tampilan menu info
Gambar 6. Tampilan Menu Info
4. Kesimpulan
Dalam bab ini penulis mengambil kesimpulan dari keseluruhan pembahasan bab-bab sebelumnya yang ada dalam penelitian ini. Penulis menarik kesimpulan dari pembuatan system pakar diagnose hama dan penyakit kopi menggunakann metode certainty factor sebagai berikut : 1. Aplikasi Ini dapat memudahkan
masyarakat khususnya petani untuk mengetahui gejala awal adanya hama dan penyakit pada tanaman kopi 2. Aplikasi sistem pakar ini dapat
memberikan informasi dan solusi tempat berkonsultasi mengenai hama dan penyakit pada tanaman kopi.
Aplikasi sistem pakar diagnosia hama dan penyakit pada tanaman kopi ini dapat membantu masyarakat khususnya petani untuk mengetahui gejala awal penyakit pada tanaman kopi, di daerah manapun meski minimnya jaringan internet dan tanpa harus mengeluarkan biaya karena aplikasi ini bersifat offline.
Referensi
Agros, J. pertania. (2014). penyakit tanaman.
Retrieved June 20, 2018, from
https://www.academia.edu/30180030/PE NYAKIT_TANAMAN.pdf
Fahrudin, B., Pendahuluan, I., Penerapan, A., Kamus, M., Bahasa, B., Algoritma, B., … Bating, C. C. (2016). Penerapan Algoritma Backtracking Pada Permainan Capsa, 3(6), 30–33.
Fridayanthie, E. W., & Jimmy, C. (2016). ISSN 1978-2136 | Rancang Bangun Sistem ...
ISSN 1978-2136 | Rancang Bangun Sistem ... Techno Nusa Mandiri, XIII(2), 63–71.
Harto, D. (2013). Perancangan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pada Tanaman Semangka Dengan
Menggunakan Metode Certainty Factor.
Jurnal Pelita Informatika Budi Darma, IV(2), 22–27.
Hayadi, H. (2016). Sistem Pakar (Penyelesaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan, dan Karakter Siswa dengan Metode Forward Chaining).
Yogyakarta: Deepublish.
Hendini, A. (2016). Pemodelan Uml Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang Barang (Studi Kasus: Distro Zhezha Pontianak). Jurnal Khatulistiwa
Informatika, IV(2), 107–116. Retrieved from
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.ph p/khatulistiwa/article/viewFile/1262/1027 Hendri. (2015). PERANCANGAN APLIKASI
TRANSLATOR INDONESIA- INGGRIS BERBASIS ANDROID, 9(1), 228–239.
Inet. (2016). Android SDK. Retrieved from http://www.informasi-
internet.com/2016/09/android-sdk.html Lengkong, H. N., Sinsuw, A. A. E., & Lumenta, A.
S. . (2015). Perancangan Penunjuk Rute Pada Kendaraan Pribadi Menggunakan Aplikasi Mobile GIS Berbasis Android Yang Terintegrasi Pada Google Maps. E-Journal Teknik Elektro Dan Komputer, 2015(2015), 18–25.
Mevung, F. I., Suyatno, A., Maharani, S., Komputer, I., Ilmu, F., Informasi, T., &
Mulawarman, U. (2017). DIAGNOSIS PENYAKIT KEJIWAAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR, 2(1).
Muhamad abror. (2017). Pengertian Program Menurut Para Ahli. Retrieved June 4, 2018, from
http://www.ayoksinau.com/pengertian- program-menurut-para-ahli-lengkap/
Mustaqbal, M. S., Firdaus, R. F., & Rahmadi, H.
(2015). ( Studi Kasus : Aplikasi Prediksi Kelulusan SNMPTN ). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, I(3), 31–36.
Pressman, R. S. (2012). Software Engineering. (R.
S. Pressman, Ed.) (Seventh Ed). McGraw- Hill.
Rahmah, J., & Saputra, R. A. (2017). Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pencernaan Ayam Broiler. Jurnal Informatika, 4(1), 94–
102.
Ranius, A. Y., Muzakir, A., Universitas, M., Darma, B., Universitas, D., Darma, B., … Palembang, N. (2014). Implementasi Metode Mobile-D Untuk Pembuatan Ensiklopedia Kebudayaan Kota Palembang Berbasis Android. Jurnal Ilmiah, x(12), 1–
12.
Reforma. (2016). Mengenal Jenis Hama dan Penyakit Tanaman Kopi Serta Cara Mengatasinya. Retrieved April 18, 2018, from
http://beritani.com/2016/10/13/mengena l-jenis-hama-dan-penyakit-tanaman-kopi- serta-cara-mengatasinya/
Sihotang, H. T. (2014). Sistem Pakar
Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Dengan Metode Certainty Factor
(Cf) Berbasis Web. Jurnal Mantik Penusa, 15(1), 16–23. Retrieved from http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/ma ntik/article/view/161/76
Sukri, Z., JUSTINDO, H. R.-, & 2017, U. (2016).
Sistem Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Euclidean Distance.
Jurnal.Unmuhjember.Ac.Id, 1, 123–131.
Retrieved from
http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.ph p/JUSTINDO/article/view/573
Surateno, Hariyanto, A., & Munih. (2014).
Perancangan Aplikasi Pakar Sebagai Solusi Online Untuk Menentukan Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kopi.
