Kedelai merupakan komoditas terpenting ketiga setelah padi dan jagung.
Produksi kedelai Indonesia masih belum mencukupi kebutuhan kedelai dalam
negeri. Salah satu ancaman dalam upaya meningkatkan produksi tanaman kedelai
salah satunya adalah penyakit. Setiap penyakit memunculkan kombinasi gejala
maupun tanda yang khas, sehingga diperlukan adanya kuantifikasi untuk dapat
mengubah data yang diketahui petani (gejala) untuk menjadi angka yang
kemudian menjadi basis informasi dari aplikasi identifikasi penyakit pada
tanaman kedelai. Tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk menganalisa gejala
penyakit yang ada pada tanaman kedelai sehingga dapat menyediakan data input
kepada software engineer dalam merancang aplikasi untuk identifikasi penyakit
pada tanaman kedelai. Selain itu penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui
tingkat akurasi data input.
Penelitian dilaksanakan pada bulan Mei hingga November 2019, bertempat
di Fakultas Pertanian, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Malang,
dan Balai Penelitian Aneka Tanaman Kacang-kacangan dan Umbi. Penelitian
sistem pakar tanaman kedelai dilakukan dengan kerja sama antara mahasiswa
Fakultas Pertanian dengan Fakultas Ilmu Komputer. Pada penelitian ini penulis
membahas tentang penyusunan Data Input (Knowladge Base) sehingga dapat
diterapkan pada aplikasi sistem pakar yang dirancang oleh software engineer.
Penentuan daftar gejala dipergunakan sebagai data dasar untuk identifikasi
penyakit yakni dengan memberi bobot pada masing-masing gejala. Gejala
penyakit yang dianalisa pada penelitian ini terdiri dari 14 penyakit kedelai yang
disebabkan oleh jamur, bakteri, maupun virus. Selanjutnya penyusunan form
berupa tabel yang terdiri dari 35 daftar gejala (vertikal) dan 14 penyakit tanaman
kedelai (horizontal). Setiap gejala penyakit tanaman kedelai akan diberikan
kriteria nilai/bobot (0-1) pada setiap masing-masing penyakit berdasarkan
penilaian pakar dan studi literatur. Wawancara pakar dilakukan dengan pakar
yang ahli dalam bidang penyakit tanaman kedelai, yang dipergunakan untuk
menguji kebenaran dan kesesuaian data (kriteria nilai/bobot penyakit) pada form.
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa analisa gejala
penyakit kedelai didasarkan pada 5 kriteria (0, 0,25, 0,5, 0,75, dan 1). Hasil
analisa menunjukkan terdapat 8 gejala terhadap penyakit tertentu memiliki kriteria
0,25 yang sesuai, lalu kriteria 0,5 didapati 3 gejala yang sesuai, selanjutnya
kriteria 0,75 didapati 9 gejala yang sesuai dan kriteria 1 didapati 15 gejala yang
sesuai. Perhitungan sederhana dari 12 kasus penyakit tanaman dapat dilihat bahwa
terdapat 10 diagnosa benar, dan 2 diagnosa salah. Berdasarkan hasil tersebut data
input layak dipergunakan karena memiliki akurasi sebesar 83,33%
