Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman lada menggunakan metode backward chaining berbasis android Y Mulyani; M Komarudin; Pariyem; Herydian
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Dan Aplikasi Industri Fakultas Teknik Universitas Lampung Vol. 3 (2020)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (433.395 KB) | DOI: 10.23960/prosidingsinta.v3i.27

Abstract

Lada (Piper nigrum L.) adalah salah satu jenis tanaman rempah yang banyak ditemui di Indonesia. Lada merupakan komoditas ekspor andalan Indonesia. Salah satu daerah utama penghasil lada di Indonesia adalah daerah Lampung. Produksi lada di Lampung dari tahun 2013 hingga tahun 2017 berturut-turut adalah 91.039, 87.448, 81.501, 82.167, 82.964 ton. Naik turunnya produksi lada dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satu faktor penyebabnya adalah hama dan penyakit pada tanaman lada. Bagi orang awam mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman merupakan hal yang sulit. Untuk mengidentifikasi penyakit dan hama pada tanaman lada dibutuhkan kepakaran yang dapat membantu mendiagnosis penyakit dan hama sehingga hama dan penyakit dapat teridentifikasi dengan benar. Oleh karena itu dibangun aplikasi sistem pakar diagnosis hama dan penyakit tanaman lada yang diharapkan dapat memberikan informatika tentang hama dan penyakit pada tanaman lada, serta mebantu dalam proses identifikasi secara cepat dan tepat. Sistem pakar yang dikembangkan menggunakan metode ESDLC (Expert System Development Life Cycle) dan teknik inferensi backward chaining untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman lada berdasarkan gejala-gejala yang ditimbulkan. Pengetahuan (knowledge) pada teknik inferensi backward chaining didesain menggunakan pohon keputusan. Sistem pakar yang dikembangkan dapat mengidentifikasi 15 penyakit dengan 45 gejala dan 7 hama dengan 25 gejala. Pengujian pada aplikasi sistem pakar ini terdiri dari pengujian internal dan pegujian eksternal. Pengujian internal menggunakan metode black-box testing dengan hasil pengujian seluruh fitur sistem dapat berjalan sesuai dengan fungsinya. Pengujian eksternal dilakukan dengan cara mengumpulkan kuisioner yang diisi oleh 30 respoden dengan presentase penilaian rata-rata yang diperoleh sebesar 88,33%.