Identifikasi Dan Pengendalian Hama Tanaman Jambu Air Dengan Pendekatan Case Based Reasoning Berbasiskan Sistem Pakar

Penulis

  • Dasril Aldo Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto

DOI:

https://doi.org/10.25126/jtiik.20231036556

Abstrak

Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi hama tanaman jambu air serta memberikan saran pengendalian terhadap hama yang teridentifikasi. Telah banyak penelitian sejenis, namun hanya terbatas kepada hasil identifikasi, namun tidak memberikan saran pengendalian. Tanaman jambu air sangat berpotensi untuk di budidayakan karena memiliki daya jual yang tinggi sehingga bisa membantu perekonomian masyarakat. Masih kurang nya informasi untuk masyarakat mengenai hama yang menyerang tanaman jambu air akan menyebabkan kerugian terhadap masyarakat yang melakukan pembudidayaan jambu air sehingga menyebabkan banyak permasalahan, seperti gagal panen, pertumbuhan tidak sempurna, buah menjadi busuk, daun mudah gugur dan permasalahan lainnya. Terdapat beberapa hama yang dapat menyerang tumbuhan jambu air, diantaranya: Hama Bactrocera spp, Hama Pagodiella hekmeyeri, Hama Attacus atlas L, Hama Phenacoccus manihoti, Hama Liriomyza sp, Hama Leptocorisa oratorius dan Hama Tungau. Sistem pakar merupakan salah satu solusi yang dapat menjadi solusi atas permasalahan tersebut. Masyarakat dapat melakukan konsultasi dengan menggunakan sistem pakar dengan cara memilih gejala yang tampak, maka sistem pakar akan memproses gejala yang dipilih kemudian melakukan diagnosis terhadap jenis hama menyerang tanaman jambu air dan memberikan solusi berupa pencegahan dan pengendalian. Metode yang digunakan adalah metode CBR untuk pengolahan data input gejala oleh user kemudian akan dicari nilai similarity terhadap masing-masing hama tanaman jambu air yang tersimpan pada base pengetahuan, metode ini sangat mudah diterapkan dan memiliki akurasi yang cukup tinggi. Dari 30 sampel data yang diuji terdapat 28 data yang valid dan 2 data tidak valid. Nilai akurasi diperoleh sebesar 93% maka metode CBR sangat cocok digunakan sebagai metode dalam pengembangan sistem pakar identifikasi tanaman jambu air.

 

 Abstract

The purpose of this study was to identify pests of water guava plants and provide suggestions for controlling the identified pests. There have been many similar studies, but they are limited to the identification results and do not provide control suggestions. Water guava plants have the potential to be cultivated because they have high selling power, so they can help the community's economy. There still needs to be more information for the public about pests that attack water guava plants which will cause losses to people who cultivate guava, causing many problems, such as crop failure, imperfect growth, rotten fruit, leaves quickly falling, and other problems. Several pests can attack water guava plants, including Pests Bactrocera spp, Pests Pagodiella hekmeyeri, Pests Attacus atlas L, Pests Phenacoccus manihoti, Pests Liriomyza sp, Pests Leptocorisa oratorius, and Pests Mites. An expert system is one solution that can be a solution to these problems. The community can consult using an expert system by selecting visible symptoms, and then the expert system will process the selected symptoms, then diagnose the types of pests that attack the guava plant and provide solutions in the form of prevention and control. The method used is the CBR method for processing symptom input data by the user and then the similarity value for each guava plant pest is stored in the knowledge base, this method is very easy to apply and has fairly high accuracy. Of the 30 data samples tested, there are 28 valid data and 2 invalid data. The accuracy value obtained is 93%, so the CBR method is very suitable to be used as a method in developing an expert system for diagnosing guava plants.


Downloads

Download data is not yet available.

Referensi

ADAWIYAH, R. 2018. Case Based Reasoning Diagnosis Hama dan Penyakit Tanaman Nilam. Intensif, 2(1), p. 57. Available at: https://doi.org/10.29407/intensif.v2i1.11829.

ALDO, D., PUTRA, N. and MUNIR, Z. 2019. Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ). JURSIMA, 7(2), pp. 16–22.

ALKAFF, M, dkk. 2019. Android Based Expert Sistem To Detect Types of Adhd. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) Vol., 6(2), pp. 135–140. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.201961265.

ERWIS, F., dkk. 2022. Penerapan Metode Hybrid Case Base Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Obesitas. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(1), p. 378. Available at: https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3491.

FAWAIQ, M.N., JAZULI, A. & HAKIM, M.M. 2019. Prediksi Hasil Pertanian Padi Di Kabupaten Kudus Dengan Metode Brown’S Double Exponential Smoothing. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 4(2), p. 78. Available at: https://doi.org/10.29100/jipi.v4i2.1421.

GAMA, A.W.O., SUKADANA, I.W. & PRATHAMA, G.H. 2019. Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Mata (Penelusuran Gejala Dengan Metode Backward Chaining). Jurnal Elektronika, Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Informatika, Sistem Kontrol (J-Eltrik), 1(2), pp. 71–76. Available at: https://doi.org/10.30649/j-eltrik.v1i2.34.

GAO, X.W. & GAO, A. 2022. COVID-CBR: A Deep Learning Architecture Featuring Case-Based Reasoning for Classification of COVID-19 from Chest X-Ray Images. 2021 20th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), pp. 1319–1324. Available at: https://doi.org/10.1109/ICMLA52953.2021.00214.

GAOL, N.Y.L. 2020. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Buah Citrus (Lemon) Mengggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), 19(1), p. 1. Available at: https://doi.org/10.53513/jis.v19i1.219.

HABIBIE, D.R. 2019. Analisa Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Amebiasis Dengan Metode Case Based Reasoning’, 7(2).

HUKMI, S. 2020. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Buah Naga Berbasis Web Di Desa Beringin Taluk. Jurnal Perencanaan, Sains, Teknologi dan Komputer, 3(2), pp. 748–761.

IRWAN, dkk. 2021. Software Konsultasi Seleksi Karir Siswa Menggunakan Metode Career Selection Consultation Software of the Students Using. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 8(1), pp. 27–34. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.202181093.

MA, C.-K. & WANG, Q.-R. 2021. Prediction of emergency supplies based on improved Case-based reasoning. 2020 International Conference on Virtual Reality and Intelligent Systems (ICVRIS), pp. 950–953. Available at: https://doi.org/10.1109/ICVRIS51417.2020.00231.

MULYONO, H., DARMAN, R.A. & RAMADHAN, G. 2020. Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Laptop Menggunakan Metode Certainty Factor. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 5(2), p. 98. Available at: https://doi.org/10.29100/jipi.v5i2.1708.

NOVIANI, PRAMUDI, D.A. & MULYADI, F. 2020. Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Web. Buletin Poltanesa, 21(2), pp. 50–57. Available at: https://doi.org/10.51967/tanesa.v21i2.322.

NUGRAHA, I. & SIDDIK, M. 2020. Penerapan Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik. Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi, 2(2), pp. 91–96.

PUTRA, A.W.N. & LAKSMITA, N.C. 2022. Sistem Pakar : Deteksi Dini Stres Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Forward Chaining Expert System : Detection Early Depression in Covid-19 Pandemic’, 9(1), pp. 11–16. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.202293789.

PUTRA, G.A. dkk. 2020. Fenotiping Digital Tanaman: Tinjauan Terhadap Teknologi Dan Algoritma Pengolahan Citra. Jurnal Industri …, 2(1), pp. 130–141.

PUTRA, S.E., ZAINUL MUNIR & MASRIADI 2020. Sosialisasi Pemanfaatan Jambu Air Menjadi Nata De Syzigium. Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 4(1), pp. 209–213. Available at: https://doi.org/10.31849/dinamisia.v4i1.3285.

RAHMAN, S.A. & SUMIJAN. 2021. Sistem Pakar Menggunakan Metode Case Based Reasoning dalam Akurasi Penyakit Disebabkan oleh Bakteri Staphylococcus Aureus. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 3, pp. 13–19. Available at: https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.38.

RAMADHAN, P.S. 2020. Penerapan Euclidean Probability dalam Mendiagnosis Atopik Dermatis. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(5), p. 887. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.2020752023.

RUSLI, S.J. 2021. Implementasi Konsep Smart Farming Berbasis Iot Dan Manfaatnya. Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer, 5(1), pp. 233–237.

SALAMUN, dkk. 2021. A Testing of Case-Base Reasoning for Covid-19 Patient Status Confirmation. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining (IJAIDM), 4(2), pp. 72–78.

SAYDI, R. 2021. Monitoring Curah Hujan dan Kelengasan Tanah Lahan Pertanian Menggunakan Sensor Berbasis Internet of Things (IoT) sebagai Dasar Pertanian Presisi. Jurnal Ilmiah Teknologi Pertanian Agrotechno, 6(1), p. 25. Available at: https://doi.org/10.24843/jitpa.2021.v06.i01.p04.

TANDIRERUNG, V.A., SYAHRUL & PADIL, A. 2021. Pengembangan Sistem Informasi Pemasaran Produk Pertanian berbasis Website. Elinvo (Electronics, Informatics, and Vocational Education), 5(2), pp. 141–148. Available at: https://doi.org/10.21831/elinvo.v5i2.35288.

WENDRA, Y. dkk. 2020. Metode Case Based Reasoning Untuk Identifikasi Penyakit Tanaman Padi. Jursima, 8(2), pp. 103–110.

WIHARTIKO, F.D. dkk. 2021. Blockchain dan Kecerdasan Buatan dalam Pertanian : Studi Literatur. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 8(1), p. 177. Available at: https://doi.org/10.25126/jtiik.0814059.

WIJAYANA, Y. 2019. Sistem Pakar Kerusakan Hardware Komputer Dengan Metode Backward Chaining Berbasis Web Yenita Wijayana. Media Elektrika, 12(2).

WULANDARI, I. 2018. Sistem Pakar Talenta Implementasi Kecerdasan Buatan Dalam Pelayanan Publik Menuju Sragen Smart City. Litbang Sukowati, 2(1), pp. 75–88.

XU, X. dkk. 2020. A Belief Rule-Based Expert System for Fault Diagnosis of Marine Diesel Engines. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 50(2), pp. 656–672. Available at: https://doi.org/10.1109/TSMC.2017.2759026.

Diterbitkan

01-07-2023

Terbitan

Bagian

Ilmu Komputer

Cara Mengutip

Identifikasi Dan Pengendalian Hama Tanaman Jambu Air Dengan Pendekatan Case Based Reasoning Berbasiskan Sistem Pakar. (2023). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 10(3), 491-502. https://doi.org/10.25126/jtiik.20231036556