SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA HAMA KUTU DAUN PADA TANAMAN WORTEL DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR

SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA HAMA KUTU DAUN PADA TANAMAN WORTEL DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR Endang Mia Pangaribuan 1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan ABSTRAK Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengerahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti layaknya pakar. Hama kutu daun merupakan organisme parasit, yang dimaksud dengan parasit ialah tanaman atau binatang yang hidup menumpang pada bagian luar atau di dalam tubuh tanaman. parasit memperoleh sebagian zat atau seluruhnya dari tubuh yang ditempati tanpa memberi imbalan sedikit pun. Hama sering dikatakan penyakit. Sebaliknya, penyakit dikatakan hama. Oleh karena itu,sering terjadi kekeliruan petani saat pengendalian hama dan penyakit. Dalam skripsi ini, dibangun sebuah sistem pakar untuk mendeteksi dan dilengkapi nilai kepastian terhadap diagnosa tersebut. Nilai kepastian tersebut diperoleh dengan menggunakan metode certainty factor.certainty factor (CF) diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran. Seorang pakar, sering kali menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti. Untuk mengakomodasi hal ini digunakan metode certainty factor untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi. Dengan menggunakan metode certainty factor untuk mencari nilai kepastian, data yang didapat berupa data gejala yang di input inferesi. berdasarkan pengolahan data tersebut berupa gejala hama kutu daun, hasil bisa memberikan konsultasi hama kutu daun pada tanaman wortel. Kata kunci : Sistem pakar, mendiagnosa hama kutu daun tanaman wortel,metode certainty factor. 1. 2. Pendahuluan Hama kutu daun merupakan organisme parasit, yang dimaksud dengan parasit ialah tanaman atau binatang yang hidup menumpang pada bagian luar atau di dalam tubuh tanaman. Petani sering terjadi kekeliruan saat pengendalian hama dan penyakit. Misalnya, hama diberantas dengan obat untuk penyakit (fungisida). Sebaliknya, pada waktu pengendalin penyakit, petani menggunakan obat untuk hama (insektisida). Akibatnya adalah hama penyakit tidak terkendali dan tetap merajalela sehinngga banyak menghabiskan biaya dan tenaga.selain itu tanaman menjadi hancur atau puso. (Ir.Pracaya,2008) Salah satu cara mendiagnosa hama tersebut adalah dengan memanfaatkan perkembangan bidang study Artificial Intelegence (AI) yang mempelajari serta mampu meniru kecerdasan buatan adalah sistem pakar (Expert System). Dalam hal ini, dibutuhkan satu metode untuk dapat membantu sistem, metode yang dipakai adalah metode Certainty Factor. Yudi,2008 Untuk mengakomodasi hal ini tim MYCIN menggunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap permasalahan yang sedang dihadapi. Secara umum, 20 rule direpresentasikan dalam bentuk sebagai berikut (John Durkin, 1994) Penulis merancang aplikasi mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel menggunakan Visual Basic 2008. Pendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel menjadi lebih mudah dan tidak terjadi kesalahan dalam penanggulangan penyakit wortel. Berdasarkan hal diatas, maka penulis mengangkat judul Sistem Pakar Mendiagnosa Hama Kutu Daun Pada Tanaman Wortel Dengan Metode Certainty Factor. I.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka ada pun yang menjadi perumusan masalah adalah : 1. Bagaimana mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel. 2. Bagaimana penerapan metode Metode Certainty Factor mendiagnosa hama pada daun tanaman wortel. 3. Bagaimana merancang aplikasi pendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel. 1.3 Batasan Masalah Suatu perancangan memerlukan adanya batasan masalah agar penenlitian lebih terarah dan

21 memudahkan dalam pembahasan, sehingga tujuan penelitian dapat tercapai sesuai kebutuhan.batasan masalah yang digunakan adalah : 1. Membahas Hama kutu daun yang terjangkit pada tanaman wortel. 2. Mendiagnosa Hama pada tanaman wortel dan tidak membahas cara penanggulangan Hama. 3. Bahasa pemograman adalah Visual Basic 2008 dan Mysql. 1.4 Tujuan Dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian Adapun tujuan penenlitian ini adalah : 1. Mendiagnosa hama kutu daun pada daun tanaman wortel. 2. Menerapkan metode Certainty Factor untuk mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel. 3. Merancang aplikasi diagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel. 1.4.2 Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat : 1. Mempermudah mengenali hama kutu daun pada tanaman wortel. 2. Mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel. 3. Mempermudah mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel menggunakan aplikasi. 1.5 Metode Penelitian Adapun metode penenlitian yang dilakukan dalam penyusunan skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan data dari buku buku dan referensi yang lain berkaitan dengan hama kutu dau wortel yang di teliti. 2. Wawancara Melakukan tanya jawab secara langsung kepada sumber data yang bersangkutan.dalam hal ini penulis menemui seorang ahli, detang langsung ke lapangan dan mengumulkan data dengan tanya jawab para kelompok tani. 3. Analisa Analisa permasalahan dan kebutuhan sistem 4. Implementsi Pada tahap ini dilakukan implementasi menggunakan metode Certainty factor. 2. Landasan Teori 2.1 Wortel Wortel/carrots (Daucus carota L.) bukan tanaman asli Indonesia,berasal dari negeri yang beriklim sedang (Sub-Tropis). Menurut sejarahnya, tanaman wortel berasal dari Asia Timur dan Asia Tengah. Tanaman ini ditemukan tumbuh liar sekitar 6.500 tahun yang lalu. Di indonesia budidaya tanaman wortel pada mulanya hanya terkonsentrasi di daerah Lembang dan Cipanas (Jawa Barat). Namun dlam pengembanganya menyebar luas ke daerah-daerah serta sayuran di Jawa dan luar Jawa(Rukmana,2010:13). 2.1.1 Jenis-jenis Wortel Wortel termasuk ke dlam family umbelliferae, yaitu suatu tanaman yang bunganya mempunyai susunan bentuk seperti payung. Tanaman ini tidak banyak ragamanya, penggolongan nya didasarkan pada bentuk umbi yang dibedakan ke dalam 3 golongan yaitu : 1. Tipe Imperator 2. Tipe Chantenay 3. Tipe Gabungan 2.2 Hama Hama dan penyakit dapat menyerang daun,titik tumbuh atau bagian pucuk tanaman, akar, umbi, maupun batang tanaman wortel. Pada umumnya, hama yang sering menyerang tanaman wortel adalah golongan serangga sedangkan patogen yang sering menyerang tanaman wortel adalah golongan cendawan, nematoda (cacing), dan bakteri. 2.2.1 Kutu Daun ( Aphid, Aphis spp ) Pada jenis hama ini memiliki ciri-ciri warna hijau yang kehitaman, yang memiliki bentuk kecil dan juga mempunyai bulu yang halus pada sekitar tubuhnya. Hama ini dapat menyerang dan menghisap sari pati pada daun. Gejala gejala yang diakibatkan oleh kutu daun adalah : 1. Tanaman mati 2. Timbulnya bintik bintik 3. Daun layu 4. Pucuk kuning 5. Daun kerdil 6. Daun gugur 7. Warna umbi pucat 2.3 Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan berasal dari bahasa inggris Arificial Intelligence atau disingkat AI, yaitu intelligence adalah kata sifat yang cerdas, sedangkan artificial yaitu buatan. Kecerdasan buatan yang dimaksud disini merujuk pada mesin yang mampu berfikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil keputusan seperti yang dilakukan oleh manusia (Dr.Vincent Suharto, 2011). 2.3.1 Sistem Pakar Sistem pakar adalah sebuah sistem yang menggunakan pengetahuan manusia dimana pengetahuan tersebut dimasukkan kedalam sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang biasanya

22 membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia (Edy Mulyanto, 2011). 2.3.2 Manfaat Sistem Pakar Menurut T. Sutojo (2011), sistem pakar menjadi sangat popular karena sangat banyak kemampuan dan manfaat yang diberikannya diantaranya: 1. Meningkatkan produktivitas, karena sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari pada manusia. 2. Membuat seorang yang awam bekerja seperti layaknya seorang pakar. 3. Meningkatkan kualitas, dengan memberikan nasehat yang konsisten dan mengurangi kesalahan. 4. Mampu menangkap pengetahuan dan kepakaran seseorang. 5. Dapat beroperasi di lingkungan yang berbahaya. 2.3.3 Kekurangan Sistem Pakar Menurut Edy Mulyanto (2011), selain manfaat, ada juga beberapa kekurangan yang ada pada sistem pakar diantaranya: 1. Biaya yang sangat mahal untuk membuat dan memeliharanya. 2. Sulit mengembangkan karena keterbatasan keahlian dan ketersediaan Pakar. 3. Sistem Pakar tidak 100% bernilai benar. 2.3.4 Struktur Sistem Pakar Gambar 2.1 Komponen-komponen dalam sebuah sistem pakar Sumber Edy Mulyanto, 2011;167 2.4 Certainty Factor (Factor Kepaiastian) Metode lainnya yang berhubungan dengan ketidakpastian adalah certainty factor (CF). Factor kepastian juga merupakan cara dari penggabungan kepercayaan dan ketidakpercayaan dalam bilangan yang tunggal. Dalam certainty theory, data-data kualitatif direpresentasikan sebagai derajat keyakinan (degree of belief). Certainty factor memperkenalan konsep belief atau keyakinan dan disbelief atau ketidakyakinan. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut: CF[H,E] MB[H,E] MD[H,E] Keterangan: CF Certainty Factor (Factor Kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB Measure of belief (Tingkat Keyakinan),merupakan ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. MD Measure of Disbelief (Tindak Ketidakpastian) merupakan kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. E Evidence (Peristiwa atau Fakta). 2.5 Pengertian Diagnosa Pengertian mendiagnosa adalah simpulan dari analisis atas keseluruhan data atau bukti yang telah diperoleh, seperti halnya kebijakan hakim dalam membuat keputusan pengadilan. Certainty factor memperkenalan konsep belief atau keyakinan dan disbelief atau ketidakyakinan. Konsep ini kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut: CF[H,E] MB[H,E] MD[H,E] Keterangan: CF Certainty Factor (Factor Kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MB Measure of belief (Tingkat Keyakinan),merupakan ukuran kenaikan dari kepercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. MD Measure of Disbelief (Tindak Ketidakpastian) merupakan kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. E Evidence (Peristiwa atau Fakta). 2.5 Pengertian Diagnosa Pengertian mendiagnosa adalah simpulan dari analisis atas keseluruhan data atau bukti yang telah diperoleh, seperti halnya kebijakan hakim dalam membuat keputusan pengadilan. 3. Analisa Dan Prancangan 3.1 Analisa Masalah Pada sistem pakar diagnosa dengan menggunakan metode certainty factor yaitu suatu metode dimana menganalisa dengan ungkapan seperti mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti. Untuk mengakomodasi hal ini digunakan certainty factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.

23 3.1Tabel Gejala Terjangkit Hama Kutu Daun No Kode Gejala Terjangkit Hama Kutu Daun Nilai Pakar 1 A1 2 A2 3 A3 4 A4 5 A5 6 A6 Tanaman mati 0.4 Timbulnya bintik 0.6 bintik Daun layu 0.4 Pucuk kuning 0.8 Daun kerdil 0.8 Daun gugur 0.4 7 A7 Warna umbi pucat 0.8 Tabel 3.2 Certainty Factor Interpretasi Certainty Factor (CF) Pasti tidak -1.0 Hampir pasti tidak -0.8 Kemungkinan besar -0.6 tidak Mungkin tidak -0.4 tidak tahu -0.2-0.2 Mungkin 0.4 Kemungkinan besar 0.6 Hampir pasti 0.8 Pasti 1.0 Tabel hasil diagnosa Tabel diagnosa ini berfungsi untuk menampilkan data beserta nilai kepercayaannya Tabel 3.6 Tabel Diagnosa Name Type Length Pertanyaan Varchar 40 Hasil Diagnosa Varchar 40 3.6 Penerapan Certainty Factor Langakah pertama, pakar menetukan nilai CF masing-masing ciri-ciri perilaku sebagai berikut: CF pakar : wortel mati1.0 CF pakar : timbulnya bintik-bintiki 1.0 CF pakar : daun layu0.8 CF pakar : pucuk kuning 0.8 CF pakar : daun kerdil 1.0 CF pakar : daun gugur 0.6 CF pakar : umbi kecil 0.8 CF pakar : warna umbi pucat 0.8 Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut: CF user wortel mati sedikit yakin 0.4 CF user timbulnya bintik bintik cukup yakin 0.6 CF user daun layu sedikit yakin 0.4 CF user daun kerdil yakin 0.8 C F user gusi bengkak yakin 0.8 CF user umbi kecil sedikit yakin 0.4 CF user warna umbi pucat yakin 0.8 Langkah kedua, kaidah-kaidah yang baru tersebut kemudian dihitung nilai CFnya dengan mengalikan CF pakar dengan CF user, menjadi: CF[H,E] 1 CF[H] 1 *CF[E] 1 0.4*1 0.4 CF[H,E] 2 CF[H] 2 *CF[E] 2 0.6*1 0.6 CF[H,E] 3 CF[H] 3 *CF[E] 3 0.4*0.8 0.32 CF[H,E] 4 CF[H] 4 *CF[E] 4 0.8*1 0.8 CF[H,E] 5 CF[H] 5 *CF[E] 5 0.8*1 0.8 CF[H,E] 6 CF[H] 6 *CF[E] 6 0.4*0.6 0.24 CF[H,E] 7 CF[H] 7 *CF[E] 7 0.8*0.8 0.64 Langkah yang terakhir adalah mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing kaidah. Berikut adalah kombinasi CF1 dengan CF2: CF combine CF[H,E] 1,2 CF[H,E] 1 +CF[H,E] 2 *(1-CF[H,E] 1 ) 0.4+0.6*(1-0.4) 1+0.6*0.6 1+0.36 1.36 1.36 old1 CF combine CF[H,E] 2,3 CF[H,E] old1 +CF[H,E] 3 *(1-CF[H,E] old1 ) 1.36+0.32*(1-1.36) 1.36+0.32*- 0.36 1.36+-0.1152 1.2448 old2 CF combine CF[H,E] 3,4 CF[H,E] old2 +CF[H,E] 4 *(1-CF[H,E] old2 ) 1.2448+0.8*(1-1.2448) 1.2448+- 0.19584 1.04896 1.04896 old3 CF combine CF[H,E] 4,5 CF[H,E] old3 +CF[H,E] 5 *(1-CF[H,E] old3 ) 1.04896+0.8*(1-1.04896) 1.04896+- 0.19584

24 0.85312 0.85312 old4 CF combine CF[H,E] 5,6 CF[H,E] old4 +CF[H,E] 6 *(1-CF[H,E] old4 ) 0.85312+0.24*(1-0.85312) 0.85312+0.24*0.14678 0.85312+0.03522 0.88834 old5 CF combine CF[H,E] 6,7 CF[H,E] old5 +CF[H,E] 7 *(1-CF[H,E] old5 ) 0.88834+0.64*(1-0.88834) 0.88834+0.64*0.11166 0.88834+0.0714 0.9598 0.9598 old6 CF[H,E] old7 *100% 0.9598*100% 0.95 Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan certainty factor pada hama kutu daun memiliki tingkat keyakinan 0.95%. 4. Form Diagnosa Untuk melakukan diagnose diperlukan halaman diagnosa penyakit. Halaman ini berisi pertanyaan-pertanyaan seputar ciri-ciri perilaku yang dialami oleh peengguna dapat menjawab pertanyaan dengan menggunakan tombol yang ada di form diagnosa. Seperti pada gambar di bawah ini. Input : User_name, Password Output : Tampilan program Proses : If user_name mia and password78910 Then Tampilan utama menu utama Else If User_name or Password then Messege Data tidak boleh kosong Else user_name/passowrd false Messege_user_name/password salah End If 4.2.1.1 Perangkat lunak (Software) Perangkat lunak adalah merupakan sebuah sistem yang digunakan untuk pengolahan data atau aplikasi tertentu. Software dapat dikategorikan yaitu : 1. Sistem operasi yaitu untuk mengendalikan seluruh kegiatan yang ada pada komputer menggunakan sistem operasi minimal Windows XP. 2. Software bahasa yaitu program yang digunkan untuk menterjemahkan instruksi yang ditulis dalam bahasa pemrograman ke dalam bahsa mesin supaya dapat dimengerti komputer, menggunakan Microsoft Visual Basic 2008 dan MySQL untuk databasenya. 4.2.2 Tampilan Form Login 4.2.5 Tampilan Form Diagnosa Selanjutnya klik menu diagnosa dan akan di input dari pertanyaan-pertanyaan tersebut. Dapat dilihat pada gambar 4.4 Gambar 3.7 Form Diagnosa 4. Algoritma Dan Implementasi 4.1 Algoritma Algoritma akan menggambaran bagaimana program ini bekerja. Dalam menggambar dibutuhkan langkah-langkah logika untuk menyelesaikan masalah serta berfungsi untuk penelusuran program untuk keperluan perbaikan atau pengembangan akan lebih mudah dan teratah. 1. Algoritma Login Gambar 4.4 Tampilan From Diagnosa 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan

25 Berdasarkan hasil dari penelitian yang penulis dilakukan mengenai Sistem Pakar Mendiagnosa Hama Kutu Daun Pada Tanaman wortel Menggunakan Metode Cerainty Factor, penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem pakar untuk mendiagnosa hama kutu daun pada daun tanaman wortel merupakan suatua aplikasi komputer yang dirancang untuk dapat memberikan alternatif-alternatif berupa nilai persentasi hama kutu daun yang ada pada tanaman wortel dengan cara memasukan data berupa gejala-gejala yang terjangkit pada daun wortel. 2. Menerapkan metode Certainty Factor untuk mendiagnosa Hama Kutu Daun yaitu menganalisa dan mengakomodasi dengan ungkapan seperti mungkin, kemungkinan besar, hampir pasti. Pada pertanaman wortel di lokasi penelitian Gejala-gejala hama kutu daun yaitu: Tanaman mati, Timbulnya bintikbintik pada daun, daun layu, pucuk kuning, daun kerdil, daun gugur, warna umbi pucat. 3. Perancangan aplikasi sistem pakar mendiagnosa hama kutu daun menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 2008 dan Mysql sebagai databasenya. Visual Basic 2008 digunakan untuk membuat form didalamnya tentang file data gejala, file data diagnosa, dan file hasil diagnosa. Mysql digunakan untuk penyimpanan data. 5.2 Saran Penelitian yang penulis lakukan dirasa masih jauh dari sempurna. Untuk penelitian selanjutnya disarankan hal-hal sebagai berikut: 1. Perlu dilakukan penambahan data untuk gejala terjangkit hama kutu daun berdasarkan solusi dan cara pencegahannya, sehingga informasi yang dimiliki oleh sistem semakin banyak. 2. Metode sistem pakar yang digunakan tidak harus menggunakan metode Certainty Factor, namun dapat dikembangkan dengan membandingkan dengan metode-metode yang lainnya. 3. Perancangan aplikasi sistem pakar mendiagnosa hama kutu daun pada tanaman wortel dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan bahasa pemograman yang lain seperti Java, Pascall, Turbo C++. DAFTAR PUSTAKA 1. T.Sutojo, EdyMulyanto, Vincent Suhartono. Kecerdasan Buatan Penerbit Andi, jokjakarta, 2011. 2. Yudi (2008 ). Jurnal Sarjana Teknik Informatika : Volume 1 Nomor 1. 3. Yuni Sugiarti, Analisis Dan Perancangan Uml (Unified Modeling Language) Generated VB.6, Penerbit Graha Ilmu halaman 34,2013 4. Rahmat Prianto, Langsung Bisa: Visual Basic.Net 2008 Penerbit Andi, halaman 2009 5. Roy Larry, Jurus Kilat Mahir Visual Basic, Penerbit abdul Latief,2012:19 6. Abdul Kadir, Pemrograman Database MySQL untuk pemula Penerbit Media Kom. Yogyakarta.2013 7. Ir.Pracaya,.Hama Dan Penyakit.Penerbit Kanisius, 2008 8. Rukmana. Budi Daya Wortel Penerbit halaman 13,2010 9. Ir.Bambang Cahayo,.Teknik Budi Daya analisis Usaha Tani. Penerbit Kanisius.halaman 17,2002 10. Sunart,2009 11. Nugroho Adi. Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML Dan Java.2010