PERANCANGAN SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN FUZZY MCDM BERBASIS WEB Edi Munanda 1 dan Nanang Prihatin 2 1 Alumni Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Lhokseumawe 2 Dosen Jurusan Tata Niaga Politeknik Negeri Lhokseumawe ABSTRAK Salah satu metode yang bisa digunakan untuk mendiagnosa penyakit tanaman jagung adalah dengan menggunakan sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Perancangan sistem pakar berbasis web dapat mendiagnosa penyakit menggunakan fuzzy MCDM yaitu salah satu metode yang bisa membantu pengambil keputusan dalam melakukan pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. Sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit jagung terdapat 9 penyakit dan 27 gejala. contoh pengujian yang telah dilakukan untuk mencari alternatif penyakit, misalnya penyakit bulai memiliki 15,208 %, karat daun memiliki 14,791 %, pengujian tersebut dengan memilih gejala dan rating yang dialami oleh tanaman jagung, hasil pengujian yang telah dilakukan bahwa persentase yang paling tinggi maka penyakit itu yang menyerang tanaman jagung. Kata Kunci : Sistem pakar, Penyakit Jagung, Fuzzy MCDM I. PENDAHULUAN Tanaman jagung (Zea mays) merupakan tanaman pangan kedua di Indonesia setelah padi. Penduduk daerah di Indonesia yang mengkomsumsi jagung sebagai makanan pokok misalnya di Madura dan Nusa tenggara. Berdasarkan data Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Peternakan Kabupaten Aceh Utara, produksi jagung dalam beberapa tahun terakhir cenderung terus mengalami penurunan. Hal ini terjadi karena penurunan luas tanam, terkena penyakit dan teknik budidaya tanaman jagung yang belum optimal sehingga mempengaruhi produksi komoditas jagung di Aceh Utara. Penurunan produksi jagung dapat dilihat pada tabel 1, dibawah ini. Tabel 1. Produksi komoditas jagung di Aceh Utara. No. Tahun Produktivitas (KWH/HA) Luas Panen (Hektar) Produksi ( Ton ) 1 2005 30,61 1.728 5.290 2 2006 30,54 1.321 4.034 3 2007 31,58 1.717 5.423 4 2008 28,35 841 2.238 5 2009 30,82 1.015 3.128 6 2010 31,00 687 2.130 Sumber : Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Peternakan Kabupaten Aceh Utara Penurunan produksi jagung selain karena penurunan luas tanam, teknik budidaya tanaman jagung dan juga karena adanya penyakit jagung, sehingga timbulnya berbagai gangguan pertumbuhan seperti terjadinya kegagalan panen yang merupakan kerugian bagi mereka itu sendiri. Penyakit tanaman sangatlah mengganggu pertumbuhan tanaman jagung yang berakibat turunnya produksi. Ada beberapa penyebab penyakit yang timbul pada tanaman jagung dikarenakan oleh adanya bakteri jamur dan virus. Pertumbuhan tanaman yang terserang penyakit bisa terganggu, misalnya daun terlihat runcing dan kecil, tongkol menjadi cacat/kerdil dan daun terlihat menjadi mengering. Faktor yang menyebabkan kegagalan panen bisa dikarenakan pemahaman petani belum mengetahui jenis-jenis penyakit apa yang menyerang tanamanya dan tidak mengetahui cara pengendaliannya apabila tanaman mereka diserang oleh penyakit. Salah satu solusi atau metode yang bisa digunakan untuk mendiagnosa penyakit tanaman jagung adalah sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Umumnya sistem pakar dirancang untuk berinteraksi langsung dengan pemakai dalam format dialog. Sistem pakar berguna untuk membantu masyarakat dalam mengetahui jenis-jenis penyakit tanaman dan cara penanggulangan masalah penyakit tanaman jagung sehingga dapat mengurangi kesalahan petani maka resiko gagal panen dapat berkurang. 113
Jurnal Litek (ISSN: 1693-8097) Volume 10 Nomor 2, September 2013: hal. 113-117 Berdasarkan uraian latar belakang di atas penulis ingin membangun aplikasi sistem pakar yang dapat mempermudah masyarakat dalam mendiagnosa jenis penyakit apa yang menyerang tanaman jagung mereka. II. TINJAUAN PUSTAKA Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang dirancang untuk menirukan keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah. Sistem pakar akan memberikan pemecahann suatu masalah yang didapat dari dialog dengan pengguna. Dengan bantuan sistem pakar seseorang yang bukan pakar/ahli dapat menjawab pertanyaan, menyelesaikan masalah serta mengambil keputusan yang biasaanya dilakukan oleh seorang pakar [3]. Secara umum, sistem pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu,yaitu pakar yang mempunyai Knowledge Base atau kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui atau mampu dalam bidang yang dimilikinya. Sistem pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam penyusunannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar dalam bidang tertentu. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Ada beberapa alasan mendasar mengapa sistem pakar dikembangkan untuk menggantikan seorang pakar,diantaranya [1]: 1. Dapat menyediakan kepakaran setiap waktu dan di berbagai lokasi. 2. Secara otomatis mengerjakan tugas-tugas rutin yang membutuhkan seorang pakar. 3. Seorang pakar akan pensiun atau pergi. 4. Seorang pakar adalah mahal. Logika Fuzzy merupakan sesuatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness) antara benar atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bias bernilai benar atau salah secara bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat. Dan logika fuzzy menunjukan sejauh mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai itu salah. Tidak seperti logika klasik (scrisp)/ tegas, suatu nilai hanya mempunyai 2 kemungkinan yaitu merupakan suatu anggota himpunan atau tidak. Derajat keanggotaan 0 (nol) artinya nilai bukan merupakan anggota himpunan dan 1 (satu) berarti nilai tersebut adalah anggota himpunan. Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama [2]. Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah salah satu metode yang bisa membantu pengambil keputusan dalam melakukan pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. Satu hal yang menjadi permasalahan adalah apabila bobot kepentingan dari setiap kriteria dan derajat kecocokan setiap alternatif terhadap setiap kriteria mengandung ketidakpastian. Biasanya penilaian yang diberikan oleh pengambil keputusan dilakukan secara kualitatif dan direpresentasikan secara linguistic [4]. III. METODE PENELITIAN Pada sistem pakar diagnosa penyakit jagung ini membutuhkan basis pengetahuan berisi data-data fakta yang yang dibutuhkan sistem, sedangan mesin inferensi digunakan untuk menganalisis fakta-fakta yang dimasukkan pengguna hingga mendapatkan suatu kesimpulan. Data penyakit jagung yang menjadi acuan didapat dari wawancara dengan dengan pakar, buku, internet dan sumber lainnya yang mengenai penyakit tanaman jagung. Basis pengetahuan sistem yang diperlukan sistem terdiri dari aturan jenis penyakit, gejala, nilai bobot, nilai rating. Adapun Himpunan Fuzzy untuk derajat bobot yaitu rendah, sedang dan tinggi, sedangakan pada derajat rating yaitu sangat sedikit, sedikit, sedang, banyak dan sangat banyak. Berikut ini akan diberikan beberapa daftar jenis penyakit dan gejala jagung yang tertera pada Tabel 1 dan Tabel 2. Tabel 1. Jenis Penyakit Nama Penyakit Id 1 Bulai 2 Karat Daun 3 Hawar Daun 4 Bercak Daun 5 Gosong Bengkak 6 Busuk Pelepah 7 Busuk batang 8 Virus Mosaik 9 Busuk Biji 114
Tabel 2. Gejala Penyakit Id G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G23 G24 G25 G26 G27 Gejala Warna putih seperti tepung pada permukaan bawah maupun atas bagian daun. Daun terlihat garis-garis berwarna kuning. Bercak karat berubah menjadi bermacam-macam bentuk. Daun terlihat menjadi mengering. Bercak berbentuk oval atau memanjang. Pada tanaman 2-3 minggu, daun terlihat runcing dan kecil. Pada tanaman 3-5 minggu, daun berubah warna dimulai dari pangkal daun, tongkol berubah bentuk. Bercak karat tidak beraturan berwarna merah kecoklatan seperti karat besi. Bercak warnanya hijau keabu-abuan atau coklat. Panjang bercak 2,5 sampai 15 cm. Daun terdapat serbuk berwarna kuning kecoklatan. Biji busuk jagung berwarna coklat sawo matang. Pangkal batang yang terinfeksi berubah warna dari hijau menjadi kecoklatan. Bercak meluas dari ujung daun hingga pangkal daun. Daun tampak bercak memanjang dan teratur. Biji jagung terjadi pembengkakan. Mengeluarkan kelenjar (gall) pada biji. Daun terlihat bercak-bercak berwarna kuning dan dikelilingi warna coklat. Biji busuk jagung berwarna hitam. Pelepah daun bercak berwarna agak kemerahan kemudian berubah menjadi abu-abu. Tongkol menjadi cacat/kerdil. Pangkal batang busuk sehingga bagian atas layu dan mengering. Bentuk bercak tidak beraturan yang berwarna putih kemudian berubah menjadi cokelat. Tongkol menjadi busuk. Bagian dalam batang busuk. Pangkal batang yang terinfeksi berwarna merah jambu, merah kecoklatan atau coklat. Biji busuk jagung berwarna merah kecoklatan. Gambar 1. Diagram konteks level 0 Gambar 1 menjelaskan suatu aktifitas sistem pakar, dapat dilihat ada dua pengguna yaitu admin dan user, disini admin yang berhak mengakses seluruh data dalam sistem seperti input, ubah dan hapus, sedangkan untuk user hanya bisa melakukan konsultasi dengan cara memilih gejala dan melihat info hama dan berita. DFD Level 1 Pembuatan DFD bertujuan untuk menjelaskan informasi berdasarkan diagram konteks pada gambar 3.1, dimana terdapat proses kegiatan admin dan proses kegiatan user. oleh karena itu perlu di buat diagram DFD level 1, dapat ditunjukkan pada gambar 2. Dari data penyakit dan gejala yang ada, menjadi tabel keputusan yang isinya adalah relasi antara penyakit dengan gejalanya. Perancangan Sistem Perancangan sistem merupakan tahap yang paling penting dilakukan antara lain desain proses sistem dan desain data pada sistem pakar diagnosa penyakit jagung ini yaitu untuk mendesain proses kerja sistem meliputi DFD dan ERD, dan perancangan form antarmuka (User Interface). Diagram konteks Tujuan dari diagram arus data untuk dapat dilihat dalam proses arus data dalam sebuah sistem. Rancangan diagram konteks dapat dilihat pada gambar 1. Gambar 2 DFD Level 1 DFD level 1 menjelaskan proses-proses yang terjadi dalam sistem pakar: 1. Pengolahan data penyakit, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data penyakit yang akan disimpan pada tabel penyakit. 115
Jurnal Litek (ISSN: 1693-8097) Volume 10 Nomor 2, September 2013: hal. 113-117 2. Pengolahan data gejala, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data gejala yang akan disimpan pada tabel gejala. 3. Pengolahan data nilai rating, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data nilai bobot yang akan disimpan pada tabel bobot. 4. Pengolahan data nilai rating, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data nilai rating yang akan disimpan pada tabel himp rating. 5. Pengolahan data hama, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data hama yang akan disimpan pada tabel hama. 6. Pengolahan Berita, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola suatu berita mengenai tanaman jagung yang akan disimpan pada tabel berita. 7. Pengolahan data basis, merupakan proses yang dilakukan admin untuk mengelola data basis yang akan disimpan pada tabel basis. Data basis tersebut diambil dari tabel penyakit, gejala, bobot, dan himp rating untuk direlasikan. 8. Proses konsultasi, merupakan proses yang dilakukan oleh user untuk diagnosa jenis penyakit tanaman jagung berdasarkan gejala-gejala yang dipilh user, yang mana data konsultasi tersebut berasal dari tabel basis. DFD level 2 User melakukan konsultasi terhadap sistem untuk mendapatkan diagnosa penyakit ditunjukkan pada gambar 3. Digunakan untuk memasukkan data pengguna yang dilakukan oleh user untuk tahap awal diagnosa. 2. Proses pilih gejala dan rating. Proses data gejala dan rating yang dipilih oleh user menurut ciri-ciri gejala dari tanaman mereka yang mengalami masalah, gejala dan rating yang tampil itu berasal dari tabel gejala dan rating. 3. Proses data basis. Proses data basis akan dicocokan dengan pilihan gejala yang sudah dipilih pada proses pilih gejala dan rating tadi, kemudian akan dicocokan dengan data basis yang berasal dari tabel basis. 4. Proses perhitungan Fuzzy MCDM. Proses perhitungan ini disesuaikan dengan pencocokan dari data basis tadi, setelah dicocokan maka proses selanjutnya akan mencari perhitungan dengan fuzzy MCDM untuk mencari alternative-alternatif terhadap jenis penyakit jagung, kemudian hasil perhitungan disimpan sementara ke tabel hasil. 5. Hasil diagnosa. Hasil diagnosa ini tampil setelah proses perhitungan fuzzy MCDM. Data hasil perhitungan berasal dari tabel hasil, kemudian hasil tersebut akan ditampilkan kepada user dengan tingkat persentase terhadap jenis penyakit jagung. Entity Relationship Diagram (ERD) Entity Relationship Diagram (ER-Diagram) adalah sebuah diagram yang menggambarkan hubungan atau relasi antar entitas (Entity), yang ada hubungan dengan isi database adalah tabel - tabel yang merepresentasikan entitas-entitas serta tabeltabel yang merepresentasikan relasi antar entitas itu sendiri. Entitas yang terlibat dalam aplikasi sistem pakar ini yaitu dapat dilihat pada gambar 4. Gambar 3. DFD Proses Diagnosa. Proses yang terjadi pada level 2 pengolahan diagnosa adalah : 1. Proses input data user. Gambar 4. ERD Sistem Pakar 116
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman jagung yang sudah dibuat ini, terdapat beberapa menu yang memiliki fungsi masing-masing. Tampilan konsultasi Halaman konsultasi adalah halaman inti dari sebuah sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman jagung ini, dimana user akan mengakses halaman konsultasi ini untuk mengetahui jenis penyakit apa yang menyerang tanamannya, dengan cara memilih gejala-gejala yang terjangkit pada tanaman jagung dan memilih nilai rating (dampak yang ada pada gejala). Tampilan konsultasi yang dimaksud terdapat dibawah ini yaitu gambar 5. Gambar 5 Tampilan halaman konsultasi. Tampilan hasil Halaman hasil adalah halaman hasil dari konsultasi yang dilakukan oleh user berdasarkan gejala-gejala yang dipilih dengan hasil akhir yang telah diproses oleh sistem pakar ini. Tampilan hasil yang dimaksud terdapat dibawah ini yaitu gambar 6. 1. Hasil pengujian yang telah dilakukan melalui pemilihan gejala dan rating yang dialami oleh tanaman jagung untuk mencari alternatif penyakit, melalui proses perhitungan Fuzzy MCDM mendapatkan hasil persentase penyakit bulai memiliki 15,208 % dan karat daun memiliki 14,791 %. maka dapat disimpulkan jenis penyakit bulai yang dialami oleh tanaman jagung tersebut dimana persentase yang paling tinggi yang diambil. 2. Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan secara perhitungan melalui system dan perhitungan manual mendapatkan hasil yang sama. 3. Sistem pakar ini dirancang untuk membantu mendiagnosa penyakit pada tanaman jagung berdasarkan gejala dan rating yang dipilih user dalam melakukan konsultasi. 4. Sistem memberikan informasi mengenai tanaman jagung, berupa pengendalian serta persentase terhadap jenis penyakit yang dideritanya. 5. Metode MCDM yang digunakan untuk pengambilan keputusan terhadap beberapa alternatif keputusan yang harus diambil dengan beberapa kriteria yang akan menjadi bahan pertimbangan. DAFTRA PUSTAKA [1] Arhami,Muhammad.2004, Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta : Penerbit Andi Offset. [2] Kusumadewi,Sri,.Purnomo,Hari. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan.Yogyakarta : Graha Ilmu. [3] Sutojo,T, dkk.2011, Kecerdasan Buatan..Yogyakarta : Penerbit Andi Offset. [4] Kusumadewi, Sri,. 2004, Penentuan Lokasi Pemancar Televisi Menggunakan Fuzzy Multi Criteria Decision Making, Media Informatika Vol.2 Desember 2004 ISSN : 0854-4743. ( Diakses pada tanggal 12 April 2012). Gambar 6. Tampilan halaman hasil. V. KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 117