Aplikasi sistem pakar identifikasi penyakit pada tanaman padi menggunakan metode certainty factor

INDONESIA:

Penyakit padi merupakan cekaman biotis yang dapat mengurangi hasil dan bahkan dapat menyebabkan gagal panen.Oleh karena itu untuk mendapatkan hasil panen yang optimum dalam budidaya padi, perlu dilakukan usaha pengendalian penyakit. Penyakit dikendalikan dengan pendekatan pengelolaan Penyakit Terpadu (PHT) yang diintegrasikan ke dalam model PTT. Kurangnya tenaga pakar juga menjadi kendala pada pertanian. Perlu adanya sebuah aplikasi sistem pakar untuk menggantikan kekurangan dari tenaga pakar.
Aplikasi sistem pakar identifikasi penyakit pada tanaman padi menerapkan metode Certainty Factor dalam menentukan hasil identifikasi. Beberapa tools pendukung juga digunakan seperti PHP sebagai bahasa pemrograman, MySQL sebagai database, dan XAMPP sebagai server lokal.

Hasil pengujian fungsional pada aplikasi sudah berjalan 100% serta perhitungan tingkat kevalidan hasil sesuai dengan hasil dari pakar. Pengujian user didapat 82,67% yang menyatakan baik, 14,67% yang menyatakan cukup, dan 2,67% yang menyatakan kurang. Berdasarakan hasil tersebut aplikasi sistem pakar identifikasi penyakit tanaman padi ini sudah dapat diterima dengan baik.

ENGLISH:

Rice is a biotic stress disease that can reduce yields and may even lead to crop failure. Therefore to obtain optimum yields in rice cultivation, disease control efforts need to be done. The disease is controlled by integrated disease management approach (IPM) which is integrated into the ICM model. The shortage of specialists is also a constraint on agriculture. The need for an application expert system to compensate for the lack of specialist personnel.

Application identification expert system diseases in rice plants apply the method of Certainty Factor in determining the outcome of identification. Some supporting tools are also used as a programming language like PHP, MySQL as the database, and XAMPP as a local server.

Results of functional testing on the application is already running at 100% and the calculation of the level of validity results in accordance with the results of the expert. User testing gained 82.67% said good, 14.67% said enough, and 2.67% who expressed less. Based on these results an expert system application identification rice plant diseases have been well received.