SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA PADI PADA DINAS KETAHANAN PANGAN PERTANIAN DAN PERIKANAN KOTA METRO MENGGUNAKAN METODE FUZZY

Abstract

Padi merupakan komoditas utama yang sangat penting bagi masyarakat Indonesia karena beras sebagai makanan pokok berasal dari tanaman ini. Namun, dalam proses budidayanya, para petani sering mengalami kesulitan terutama dalam mengidentifikasi jenis hama yang menyerang dan menentukan metode penanganan yang tepat. Ketidaktahuan atau keterlambatan dalam penanganan dapat menyebabkan kerusakan tanaman secara meluas. Saat ini, proses pelaporan dan penanganan hama masih bergantung pada petugas dari balai penyuluhan pertanian (BPP) maupun dinas ketahanan pangan, pertanian, dan perikanan (DKP3) kota metro, yang membutuhkan waktu dan tenaga. Untuk mengatasi permasalahan ini, penerapan sistem pakar berbasis web menggunakan metode fuzzy logic menjadi alternatif solusi yang efektif dan efisien. Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa metode fuzzy mamdani mampu membantu proses diagnosa penyakit dan serangan hama tanaman padi berdasarkan gejala awal yang teramati. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar berbasis web yang dapat membantu petani dalam mendiagnosa serangan hama pada tanaman padi berdasarkan gejala yang muncul, sehingga engendalian dapat dilakukan secara cepat dan tepat.

during cultivation, farmers often encounter difficulties, particularly in identifying the types of pests attacking them and determining appropriate management methods. Ignorance or delays in management can lead to widespread crop damage. Currently, the pest reporting and management process still relies on personnel from the Agricultural Extension Center (BPP) and the Metro City Food Security, Agriculture, and Fisheries Agency (DKP3), which is time-consuming and labor-intensive. To address this issue, implementing a web-based expert system using fuzzy logic is an effective and efficient alternative solution. Previous studies have shown that the fuzzy Mamdani method can assist in diagnosing rice plant diseases and pest attacks based on observed early symptoms. Therefore, this study aims to develop a web-based expert system that can assist farmers in diagnosing pest attacks on rice plants based on the symptoms they display, allowing for rapid and accurate control.