Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Web untuk Memprediksi Penyakit Blas pada Tanaman Padi

Abstract

Indonesia merupakan salah satu dari lima negara penghasil beras terbesar di dunia, namun hasil panen di Indonesia masih rendah jika dibanding dengan negara penghasil beras lainnya. Rendahnya hasil panen ini dikarenakan oleh faktor biotik dan faktor abiotik. Pada faktor biotik, penyakit blas yang disebabkan oleh cendawan Pyricularia oryzae merupakan salah satu penyakit yang sangat merugikan. Penyakit ini menginfeksi tanaman padi di seluruh dunia dan bisa mengakibatkan kehilangan hasil panen mulai dari 20% hingga 100% pada beberapa wilayah. Oleh karena itu, perlu dilakukan beberapa upaya untuk mengontrol perkembangan penyakit blas tersebut. Kajian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pakar berbasis web yang dapat memprediksi potensi kemungkinan terjadinya penyakit blas pada kabupaten Cianjur dan kabupaten Blitar dengan variabel cuaca dan praktik budidaya sebagai faktor pendorong. Data historis kejadian penyakit blas dan data historis cuaca selama 15 tahun digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel cuaca terhadap kejadian penyakit blas dengan menggunakan metode Artificial Neural Nework (ANN). Data primer yang diperoleh melalui kuisioner terstruktur dari rata-rata 80 petani (petani dianggap sebagai human expert) untuk setiap wilayah studi diproses menggunakan metode Decision Tree (DT) untuk mengetahui pengaruh praktik budidaya terhadap kejadian penyakit blas. Kedua proses tersebut menghasilkan beberapa model dengan tingkat akurasi pada masing-masing wilayah untuk faktor cuaca lebih besar dari 80% dan lebih besar dari 90% untuk faktor praktik budidaya. Hasil prediksi yang diperoleh dari faktor cuaca berlaku untuk seluruh wilayah dalam satu kabupaten sehingga dibutuhkan sebuah prediksi akhir yang dapat memprediksi kejadian penyakit blas pada lahan yang spesifik. Untuk mendapatkan prediksi akhir tersebut dilakukan penggabungan antara hasil prediksi berdasarkan faktor cuaca dan hasil prediksi berdasarkan faktor praktik budidaya. Hasil penggabungan ini menghasilkan sebuah pohon keputusan dengan enam buah ‘IF-then rules’ yang mampu memprediksi kejadian penyakit blast khusus pada lahan yang digarap. Model yang diperoleh dari proses pengolahan data dijadikan sebagai basis pengetahuan untuk membangun sistem sehingga sistem bisa memprediksi potensi kemungkinan terjadinya penyakit blas dengan interval kelas yaitu sangat rendah, rendah, sedang dan tinggi. Dari model tersebut diperoleh sebuah kesimpulan bahwasanya selama beberapa praktik budidaya (membenamkan jerami, mengaplikasikan pupuk kalium yang cukup, mengaplikasikan pupuk nitrogen yang tidak terlalu tinggi, melakukan rotasi tanam dengan sayuran, menggunakan benih yang berkualitas, memberikan jarak tanam yang tidak terlalu rapat, mengaplikasikan pupuk kandang dan pupuk organik) dilakukan, maka potensi lahan terkena serangan penyakit blas berada pada kelas sangat rendah atau rendah meskipun faktor cuaca sangat mendukung perkembangan penyakit blas tersebut.