Nanda, Mochammad Bachtiar Widya (2020) Analisa Gejala Penyakit Kedelai...sebagai Data Input ....Aplikasi Identifikasi Penyakit Tanaman Kedelai. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kedelai merupakan komoditas terpenting ketiga setelah padi dan jagung. Produksi kedelai Indonesia masih belum mencukupi kebutuhan kedelai dalam negeri. Salah satu ancaman dalam upaya meningkatkan produksi tanaman kedelai salah satunya adalah penyakit. Setiap penyakit memunculkan kombinasi gejala maupun tanda yang khas, sehingga diperlukan adanya kuantifikasi untuk dapat mengubah data yang diketahui petani (gejala) untuk menjadi angka yang kemudian menjadi basis informasi dari aplikasi identifikasi penyakit pada tanaman kedelai. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menganalisa gejala penyakit yang ada pada tanaman kedelai sehingga dapat menyediakan data input kepada software engineer dalam merancang aplikasi untuk identifikasi penyakit pada tanaman kedelai. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi data input. Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei hingga November 2019, bertempat di Fakultas Pertanian, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang, dan Balai Penelitian Aneka Tanaman Kacang-kacangan dan Umbi. Penelitian sistem pakar tanaman kedelai dilakukan dengan kerja sama antara mahasiswa Fakultas Pertanian dengan Fakultas Ilmu Komputer. Pada penelitian ini penulis membahas tentang penyusunan Data Input (Knowladge Base) sehingga dapat diterapkan pada aplikasi sistem pakar yang dirancang oleh software engineer. Penentuan daftar gejala dipergunakan sebagai data dasar untuk identifikasi penyakit yakni dengan memberi bobot pada masing-masing gejala. Gejala penyakit yang dianalisa pada penelitian ini terdiri dari 14 penyakit kedelai yang disebabkan oleh jamur, bakteri, maupun virus. Selanjutnya penyusunan form berupa tabel yang terdiri dari 35 daftar gejala (vertikal) dan 14 penyakit tanaman kedelai (horizontal). Setiap gejala penyakit tanaman kedelai akan diberikan kriteria nilai/bobot (0-1) pada setiap masing-masing penyakit berdasarkan penilaian pakar dan studi literatur. Wawancara pakar dilakukan dengan pakar yang ahli dalam bidang penyakit tanaman kedelai, yang dipergunakan untuk menguji kebenaran dan kesesuaian data (kriteria nilai/bobot penyakit) pada form. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa analisa gejala penyakit kedelai didasarkan pada 5 kriteria (0, 0,25, 0,5, 0,75, dan 1). Hasil analisa menunjukkan terdapat 8 gejala terhadap penyakit tertentu memiliki kriteria 0,25 yang sesuai, lalu kriteria 0,5 didapati 3 gejala yang sesuai, selanjutnya kriteria 0,75 didapati 9 gejala yang sesuai dan kriteria 1 didapati 15 gejala yang sesuai. Perhitungan sederhana dari 12 kasus penyakit tanaman dapat dilihat bahwa terdapat 10 diagnosa benar, dan 2 diagnosa salah. Berdasarkan hasil tersebut data input layak dipergunakan karena memiliki akurasi sebesar 83,33%.
English Abstract
Soybean is the third important commodity after rice and corn. Indonesian soybean production insufficient for domestic soybean needs. One of the threats to increase soybean crop production is disease. Every disease show a combination of symptoms and/or signs distinctively, so there is a need for quantification to be able to change the data that is known to farmers (symptoms) to be a number then becomes the information base of the application of disease identification soybean plants. The purpose of this research is to analyze the symptoms of diseases that exist in soybean plants to provide input data the software engineer in designing applications for identification of diseases in soybean plants. In addition this study also aims to determine the level of accuracy of input data. The research was conducted in May to November 2019, located at the Faculty of Agriculture, Faculty of Computer Science, Universitas Brawijaya Malang, and the Research Institute for Various Bean and Tuber Crops (BALITKABI). The soybean expert system research was carried out with collaboration between the students of the Faculty of Agriculture and the Faculty of Computer Science. In this study the authors discuss the preparation of Data Input (Knowladge Base) so that it can be applied to expert system applications designed by software engineers. Determination of the list of symptoms is used as a basic data for the identification of diseases, namely by giving value / weight to each symptom. Disease symptoms analyzed in this study consisted of 14 soybean diseases caused by fungus, bacteria, or viruses. Furthermore, the preparation of the table form consisting 35 list of symptoms (vertical) and 14 soybean plant diseases (horizontal). Each symptom of soybean disease will be given a value / weight criterion (0-1) for each disease based on expert judgment and literature studies. Expert interviews were conducted with experts who were experts in the field of soybean plant diseases, which were used to test the correctness and suitability of the data (criteria for weight / value of disease) on the form. Based on the results of the study it can be concluded that the analysis of soybean disease symptoms based on 5 criteria (0, 0.25, 0.5, 0.75, and 1). The results of the analysis showed that there were 8 symptoms of certain diseases having the appropriate criteria of 0.25, then the criteria of 0.5 were found to be 3 symptoms that were suitable, then the criteria of 0.75 were found to be 9 symptoms that were suitable and criteria 1 were found to be 15 symptoms that were suitable. A simple calculation of 12 cases of plant diseases can be seen that there are 10 correct diagnoses, and 2 wrong diagnoses. Based on these results the input data is ready to use because it has an accuracy of 83.33%.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FP/2020/84/052003738 |
| Uncontrolled Keywords: | - |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 633 Field and plantation crops > 633.3 Legumes, forage crops other than grasses and legumes > 633.34 Soybeans |
| Divisions: | Fakultas Pertanian > Hama dan Penyakit Tanaman |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 18 Aug 2020 03:18 |
| Last Modified: | 25 Sep 2024 04:00 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/181166 |
![[thumbnail of fix-Mochammad Bachtiar Widya Nanda.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
fix-Mochammad Bachtiar Widya Nanda.pdf Download (4MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |