Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Model Sistem Pakar Dengan Metode Depth First Search Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Padi Bahar Bahar; Jery Arisano
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 16, No 1: Februari 2020
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (417.616 KB) | DOI: 10.35889/progresif.v16i1.426

Abstract

Abstrak. Penyakit yang menyerang tanaman padi sering tidak diketahui jenisnya oleh petani ketika akan mengambil tindakan pencegahan atau penanggulangan dini, sehingga mesti berkonsultasi dengan pakar. Ketika pakar sedang tidak berada di tempat saat petani ingin melakukan konsultasi, petugas penyuluh pertanian (bukan pakar) tidak selalu tepat mendiagnosa penyakit yang menyerang tanaman padi petani. Artikel ini menyajikan model Sistem Pakar yang dapat digunakan untuk menggantikan pakar penyakit tanaman padi dalam membantu petani mendignosa tanaman padi ketika pakar sedang tidak berada ditempat. Penelitian menggunakan data 24 gejala penyakit untuk menjadi acuan mendiagnosa tujuh penyakit tanaman padi, dengan menggunakan metode penalaran berbasis penelusuran Deft First Search (DFS). Pengujian sistem dilakukan terhadap sembilan sampel kasus penyakit tanaman padi yang terjadi di lingkungan petani Kecamatan Karusen Janang, Kabupaten Barito Timur, Provinsi Kalimantan Tengah. Hasil uji menunjukkan bahwa model Aplikasi Sistem Pakar yang dikembangkan, dapat digunakan untuk menggantikan kedudukan seorang pakar penyakit tanaman padi dalam mendiagnosa penyakit tanaman padi, dengan tingkat kesesuaian hasil diagnosa sebesar 100% untuk 9 sampel kasus. Kata Kunci: Sistem Pakar, Diagnosa Penyakit pada Tanaman Padi, Metode Depth First Search Abstrack. Diseases that attack rice plants are often unknown types by farmers when taking precautionary measures or early response, so they must consult with experts. When the expert is not in place when the farmer wants to do a consultation, the officer is not the expert is not always right to diagnose diseases that attack farmers' rice plants. This article presents an Expert System model that can be used to replace rice crop disease experts in helping farmers sign rice plants when the expert is not in place. The study used 24 disease symptom data to be a reference for diagnosing seven diseases of rice plants, using reasoning based on Deft First Search (DFS) based reasoning. System testing was carried out on 20 cases of rice plant disease that occurred in the Karusen Janang District, East Barito District, Central Kalimantan Province. The test results show that the Expert System Application model that was developed, can be used to replace the position of a rice plant disease expert in diagnosing rice plant disease, with a 100% conformity level of the diagnosis results for 20 case samples. Keywords: Expert System, Diagnosis of Rice Diseases, Depth First Search Method