| dc.description.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. | id |
