DETEKSI PENYAKIT DAN SERANGAN HAMA TANAMAN BUAH SALAK MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN (JST) DENGAN METODE PERCEPTRON

Fernandya Riski Hartantri, Ardi Pujiyanta

Abstract


Salak merupakan buah yang dihasilkan oleh tanaman yang hanya terdapat di Indonesia. Komoditi ini sudah memiliki pasar yang stabil dan memberikan kontribusi terhadap pendapatan keluarga tani di Yogyakarta, khususnya Kabupaten Sleman. Dalam pengembangan usahatani salak pondoh permasalahan yang dijumpai yaitu teknik budidaya yang dilakukan petani belum mampu mendukung produktivitas tanaman. Berdasarkan keadaan tersebut, peran pakar pertanian terutama di bidang penyakit dan serangan hama tanaman buah salak sangat dibutuhkan karena dapat mempermudah pengguna untuk mendiagnosa mengenai penyakit tersebut. Tujuan dari penelitian ini untuk membangun suatu aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan metode perceptron untuk mendiagnosa penyakit dan serangan hama tanaman buah salak.

            Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara menggunakan metode observasi, studi pustaka dan wawancara. Setelah data terkumpul dilakukan analisis data, analisis kebutuhan, dan perancangan sistem. Dari hasil perancangan sistem tersebut dilakukan pembuatan program. Setelah program dihasilkan, maka dilakukan testing program dengan metode Black Box Test dan Alfa Test. Dalam penelitian ini, gejala-gejala penyakit dan serangan hama yang digunakan sebagai input untuk mendeteksi penyakit tersebut terdiri dari 30 gejala dan 12 macam jenis penyakit. Perangkat lunak ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Borland Delphi 7, Microsoft Access 2007 (aplikasi basis data) dan Power Designer 6 32-bit (case tool desain DAD).

Berdasarkan pelatihan yang dilakukan dari 30 data latih dengan variasi nilai alpha 0.1, 0.3, 0.6, 0.9, dan 1, didapat nilai learning rate  0.6 dengan 19 iterasi untuk waktu pembelajaran terbaik yaitu ± 00.49 detik. Dari penelitian yang dilakukan menghasilkan Aplikasi Deteksi Penyakit dan Serangan Hama Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Perceptron telah mampu digunakan untuk pengenalan pola penyakit tanaman buah salak, serta memberikan solusi yang cukup akurat dari hasil diagnosa sesuai dengan hasil pelatihan didapat hasil akurasi pengujian yaitu 90% dengan jumlah data yang diuji 60 terdapat 54 data yang akurat.

 

Kata kunci : Penyakit dan serangan hama buah salak, Jaringan Syaraf Tiruan, Perceptron.


Full Text:

PDF

References


Fausett, Laurene. 1994. Fundamentals of Neural Networks : Architectures, Algorithms, and Applications. Preintice-Hall, Inc. New York.

Tim Karya Tani Mandiri. 2011. Pedoman Budi Daya Buah Salak. Nuansa Aulia. Yogyakarta.

Sari, Oktafianti Kumara. 2008. Studi Budidaya dan Penanganan Pasca Panen Salak Pondoh Di Wilayah Kabupaten Sleman. IPB. Bogor

Indradewi, Handarni Afriana. 2009. Jaringan Syaraf Tiruan Untuk PengenalanPola Tanda Tangan Menggunakan Metode Perceptron. Skripsi S1, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.

Yanti, Tri Sugi. 2008. Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Perceptron. Skripsi S1, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.

Najib, Rini Oktavia. 2007. Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit pada Tanaman Buah. Skripsi S1, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.

Puspitaningrum, Diyah. 2006. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Penerbit Andi, Yogyakarta.

Siang, Jek, Jong., Drs., M.Sc.. 2005. Jaringan Syaraf Tiruan & Pemrograman Menggunakan Matlab. Penerbit Andi, Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v2i2.2836

Article Metrics

Abstract view : 379 times
PDF - 1024 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.

real
time web analytics Statistik Jurnal