Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Pinang Menggunakan Metode Certainty Factor
Lilis Indrayani [1]* , Zulkarnain [2] , Magrid Margaretha Kamesrar [3]
Program Studi Sistem Informasi [1], [2], [3]
STMIK Kreatindo Manokwari Manokwari, Papua Barat, Indonesia lilisindrayani8@gmail.com [1], nain.g4t@gmail.com [2], magridkamesrar@gmail.com [3]
Abstract— Areca nut is a plant that is cultivated by the people of Papua  as  a  means  of  livelihood.  Areca  nut  has  many  benefits, starting  from  the  fruit,  leaves,  roots, and  the  economic  value  of betel  nut  is  also  quite  good.  The  problem  often  encountered  by areca  cultivators  is  the  damage  caused  by  areca  plant  diseases, causing losses both in terms of yield and control. In this study, the expert  system  for  diagnosing  areca  plant  diseases  uses  the Certainty Factor method, the essence of this method is to measure whether it is certain or uncertain in diagnosing disease based on the type of disease and disease symptoms  found  in areca plants, there  are  8  types  of  areca  plant  diseases,  namely  spotting  and yellowing, red leaf rust, stem base rot, fruit rot, shoot rot, root rot, flower  and  leaf  fall  and  stunted  plants.  With  the  problems  that occur, researchers will create an expert system that can help areca nut cultivators in diagnosing diseases in areca palm plants, it is hoped that this system can help areca cultivators by applying the Certainty  Factor  method  which  adopts  expert  knowledge  into  a computerized system so that the system can solve problems like an expert.

## Keywords— Expert System, Areca, Certainty Factor
Abstrak—  Pinang  merupakan  tanaman  yang  dibudidayakan oleh  masyarakat  Papua  sebagai  salah  satu  mata  pencaharian, pinang memiliki banyak manfaat mulai dari buah, daun, akar dan nilai ekonomis buah pinang juga cukup baik. Masalah yang sering ditemui  pembudidaya  pinang  adalah  kerusakan  yang  terjadi disebabkan oleh penyakit tumbuhan pinang, sehingga menimbulkan kerugian baik dari segi hasil maupun pengendaliannya.  Dalam  penelitian  ini,  sistem  pakar  diagnosis penyakit tanaman pinang menggunakan metode Certainty Factor, inti  dari  metode  ini  adalah  untuk  mengukur  apakah  pasti  atau tidak  pasti  dalam  mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  jenis penyakit dan gejala penyakit yang ditemui pada tanaman pinang, ada  8  jenis  penyakit  tanaman  pinang,  yaitu  bercak  dan menguning,  karat  merah  daun,  busuk  pangkal  batang,  busuk buah,  busuk  pucuk,  busuk  akar,  gugur  bunga  dan  daun  serta tanaman  kerdil.  Dengan  adanya  prmasalahan  yang  terjadi peneliti  akan  membuat  sebuah  sistem pakar  yang  dapat membantu  pembudidaya  pinang  dalam  mendiagnosis  penyakit pada  tanaman  pinang,  yang  diharapkan  sistem  ini dapat membantu pihak-pihak pembudidaya pinang dengan menerapkan  metode  Certainty  Factor yang  mengadopsi pengetahuan pakar  ke  dalam  sistem  terkomputerisasi  sehingga sistem  dapat  menyelesaikan  masalah  layaknya  seperti  seorang pakar.
Kata Kunci— Sistem Pakar, Pinang, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Pinang  merupakan  tanaman  yang  dibudidayakan  oleh masyarakat Papua sebagai salah satu mata pencaharian, pinang memiliki banyak manfaat mulai dari buah, daun, akar dan nilai ekonomis  buah  pinang  juga  cukup  baik.  Dalam  penelitian  ini adalah  kondisi  pembudidaya  tanaman  pinang,  yang  mana diketahui  bahwa  pinang  merupakan  salah  satu  budidaya masyarakat  khususnya  di  daerah  Papua  dengan  berbagai manfaat yang bisa didapatkan dari mengkomsumsi buah pinang menyebabkan  nilai  ekonomis  dari  buah  pinang  cukup  baik. Manfaat buah pinang antara lain untuk menjaga kesehatan dan kebersihan  mulut,  menurunkan  tekanan  darah,  mengatasi anemia, melancarkan pencernaan dan menambah energi.
Permasalahan  yang  terjadi  yaitu  penyakit  tanaman  pinang menjadi  salah  satu  faktor  rendahnya  perkembangan  dan produktifitas  tanaman  pinang  karena  minimnya  pengetahuan cara  mengatasi  penyakit  yang  menyerang  tanaman  pinang, sehingga menimbulkan kerugian dari segi hasil dan biaya untuk pengendaliannya, serta jenis-jenis pinang yang sulit dibedakan oleh para pembudidaya pinang. Oleh karena itu, penelitian ini dibuat dengan tujuan khusus penelitian untuk membuat sebuah sistem pakar yang dapat membantu pembudidaya pinang dalam mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  pinang.  Adapun  jenis- jenis penyakit yang biasanya menyerang tanaman pinang yaitu bercak  dan  menguning,  karat  merah  daun,  busuk  pangkal batang, busuk buah, busuk pucuk, busuk akar, gugur bunga dan daun dan tanaman kerdil.
Pada  penelitian  Artificial  Intelligence  ini  didominasi  oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabung dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau bahkan manusia super [1]. Sistem pakar atau dikenal dengan nama expert system adalah  sistem  informasi  yang  berisi  pengetahuan  dari  pakar sehingga  dapat  digunakan  untuk  konsultasi,  Pengetahuan  dari pakar kedalam sistem ini digunakan sebagai dasar oleh sistem pakar  untuk  menjawab  pertanyaan  (konsultasi).  Sistem  pakar dikatakan berhasil jika sistem ini mampu menghasilkan sebuah keputusan yang sama seperti yang dilakukan oleh pakar aslinya baik  pada  saat  proses  pengambilan  keputusannya  begitu  juga dengan  hasil keputusannya  [2]. Dengan menggunakan  metode Certainty  Factor (faktor  kepastian)  yang  menyatakan kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa)
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023
berdasar  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data [3]. sistem pakar adalah  sistem  komputer  yang  ditujukan  untuk  meniru  semua aspek kemampuan pengambilan keputusan seorang pakar. Sistem pakar merupakan salah satu kecerdasan buatan manusia yang mempelajari bagaimana cara seorang pakar berpikir dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  ,membuat  keputusan maupun  mengambil  kesimpulan  sejumlah  fakta  [4].  Metode Certainty  Factor (CF)  ini  dipilih  ketika  dalam  menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian  penuh.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini  maka digunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi [5].
Penelitian Sistem pakar diagnosis penyakit daun dan batang pada  tanaman  karet  menggunakan  metode Certainty  Factor berbasis web, dengan  hasil penelitian  mencapai 93%, aplikasi ini  menyediakan  beberapa  gejala  penyakit  daun  dan  batang pada tanaman karet, kemudian pengguna melakukan konsultasi untuk mengetahui perhitungan hasil dari gejala penyakit dengan benar  [6].  Penelitian  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  linfoma dengan  metode Certainty  Factor, Sistem  pakar  ini  terbukti mampu  melakukan  penelusuran  gejala,  penyakit  dan  solusi berdasarkan  penelusuran  jawaban  atas  pertanyaan  yang diberikan oleh sistem, dengan menjalankannya aplikasi sistem ini  mampu  membantu  masyarakat  dalam  mengenali  gejala, penyakit dan solusi penanganannya [7]. Pada penelitian Sistem pakar diagnosis penyakit tanaman tomat menggunakan metode certainty factor , dengan menggunakan metode certainty factor yang  kemudian  di  uji  coba  untuk  satu  jenis  penyakit  berhasil mendapatkan hasil diagnosa dengan nilai 95% [8] .
Dengan  menerapkan  metode  Certainty  factor  untuk mendiagnosa  penyakit  tanaman  buah  naga,  pada  penelitian sebelumnya metode Certainty Factor mempunyai nilai akurasi 94,6%  dalam  perhitungan  diagnosanya,  Penerapan  metode Certainty factor diharapkan  memudahkan untuk mendiagnosa penyakit  pada  tanaman  buah  naga[9].  Implementasi  metode certainty  factor  dalam  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit tanaman lada, Berdasarkan hasil pengujian dari proses rule  dan  nilai  kepercayaan  tingkatan  gejala  maka  dapat menghasilkan sebuah analisa tingkat keputusan dengan akurasi 90,1%  [10].  Penelitian  sistem  pakar  menggunakan  metode certainty  factor  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada  hewan peliharaan  dengan  menggunakan  sampel  ketidakpastian sebanyak  12  penyakit  dan  47  gejala  penyakit  pada  hewan peliharaan.  Hasil  penelitian  dapat  mengidentifikasi  penyakit pada  hewan  peliharaan dan  menghasilkan  nilai  kepastian terhadap  jenis  penyakit  berupa  penyakit  yang  diderita  oleh hewan peliharaan. [11].
Berdasarkan penelitian sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman  kakao  menggunakan  metode  certainty  factor  yang bertujuan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman  kakao dengan  hasil perhitungan berdasarkan gejala  yang dikeluhkan petani  memiliki  presentase  tingkat keyakinan  paling  tinggi adalah  90,56%  mengarah  pada  penyakit  penggerek  buah berdasarkan gejala-gejala  yang ada  yang telah diprediksi oleh petani  [12].  Pada  penelitian  Deteksi  dini  hama  dan  penyakit
padi  menggunakan  metode  certainty  factor,  Hasil  pengujian output  sistem  yang  divalidasi  oleh  pakar  memiliki  akurasi 66,67%  dengan  pengujian  sistem  menggunakan  blackbox testing  dinyatakan  valid  terhadap  fitur  utama  sistem  [13]. Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  kanker  payudara menggunakan  metode  certainty  factor  berbasis  web  dengan menggunakan sampel 77 orang pasien [14]. Penelitian Sistem pakar  diagnosa  penyakit  sapi  menggunakan  metode certainty factor berbasis web, dengan menggunakan 10 sampel pengujian didapatkan tingkat akurasi sebesar 80% [15].
Dari  beberapa  referensi  penelitian  yang  dijadikan  sebagai bahan  acuan  menggunakan  metode  yang  sama  yaitu  metode Certainty  Factor ,  yang  membedakan  dengan  penelitian  ini adalah objek yang diteliti.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Definisi Sistem Pakar
Sistem pakar adalah program komputer yang  mensimulasi penilaian dan perilaku manusia atau organisasi yang memiliki pengetahuan dan pengalaman ahli dalam bidang tertentu [16]. Sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang  mewakili  dan menggunakan  keterampilan  dan  pengetahuan  satu  atau  lebih pakar  manusia  untuk  memberikan  kinerja  berkualitas  tinggi dalam  domain  tertentu  [17].  Dasar  dari  sistem  pakar  yaitu bagaimana  memindahkan  pengetahuan  yang  dimiliki  seorang pakar  ke  dalam  komputer  dan  bagaimana  menjadikan pengetahuan tersebut sebagai kesimpulan atau keputusan [18]. Sistem pakar yang merupakan program cerdas komputer yang bisa meniru cara kerja dan pengetahuan dari seorang ahli atau pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Implementasi    dari    sistem    pakar    banyak digunakan dalam bidang kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ), dikarenakan sistem pakar   sebagai   cara   penyimpanan dari pengetahuan seorang        pakar        pada        bidang  tertentu  dalam  program komputer,  sehingga  keputusan  dapat  diberikan  dalam melakukan penalaran secara cerdas [19].

## B. Certainty Factor
Teori Certainty Factor (CF) diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan  pada  1975  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian kepemilikan  ( inexact  reasoning )  seorang  pakar.  Metode Certainty  Factor (CF)  ini  dipilih  ketika  dalam  menghadapi suatu masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian  penuh  [20]. Metode Certainty  Factor merupakan suatu metode yang digunakan untuk menyatakan kepercayaan dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  yang  diambil berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar  [21]. Kelebihan  dari metode Certainty Factor adalah dapat mengukur sesuatu yang pasti atau tidak pasti dalam pengambilan keputusan pada sistem pakar  diagnosa  penyakit  [22]. Certainty  factor menggunakan suatu  nilai  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan  seorang pakar  terhadap  suatu  data. Certainty  factor digunakan  untuk menyatakan  seberapa  akurat,  jujur,  atau  diandalkan  dalam menilai  suatu  predikat.  Metode certainty  factor digunakan untuk menghadapi suatu masalah yang jawabannya tidak pasti, ketidakpastian ini bisa merupakan probabilitas [23].
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023

## C. Tanaman Pinang
Di  Papua  dan  Maluku  pinang  ( Areca  catechu )  termasuk jenis  tanaman  khas,  baik  karena  penyebarannya  yang  hampir merata  diseluruh  wilayah  juga  kegunaannya  sebagai  ramuan sirih  Pinang  yang  telah  memasyarakat.  Tanaman  Pinang merupakan  komoditi  tradisional  yang  mempunyai  nilai ekonomi  cukup  tinggi  di  masyarakat  konsumennya.  Buah pinang  atau  bahasa  latinnya Areca catechu  merupakan  salah satu  komoditas  ekspor  Indonesia.  Buah  Pinang  umumnya banyak tumbuh di pekar angan rumah atau kebun, dan belum banyak  petani  yang  membudidaya  kan  Pinang  secara  serius. Biji pinang berguna untuk bahan makanan, bahan baku industri, seperti pewarna kain, dan obat. Buah pinang disebut buah batu (buni), keras dan berbentuk bulat telur. Panjang buah antara 3- 7  cm,  diameter  biji  1.9  cm,  warna  kuning  kemerahan.  Buah terdiri atas tiga lapisan, yaitu: lapisan luar ( epicarp ) yang tipis, lapisan  tengah  ( mesocarp )  berupa  sabut  dan  lapisan  dalam ( endocarp )  berupa  biji  yang  agak  lunak  dimana  di  dalamnya terdapat endosperm [24].
Tanaman pinang merupakan jenis famili palma yang belum dikaji  secara  mendalam  dibandingkan  jenis  lainnya  seperti sawit  dan  kelapa.  Pinang  bisa  tumbuh  dari  tepi  pantai  hingga ketinggian  1000  meter  diatas  permukaan  laut  dengan  curah hujan merata sepanjang tahun [25].

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
1) Observasi: Dalam proses pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan atau peninjauan  langsung terhadap  obyek penelitian,  yaitu  melakukan  observasi  langsung  ke  kebun pinang yang dimiliki oleh salah satu pembudidaya pinang yang berada  di  Amban,  Manokwari  Barat,  dengan  melihat  kondisi yang ada di lokasi observasi.
2) Wawancara: Dalam  proses  pengumpulan  data dilakukan dengan  memberikan  beberapa  pertanyaan  kepada salah  satu  warga  Amban  sebagai  pemilik  tanaman  pinang, terkait jenis penyakit dan gejala yang sering ditemui dan apabila menyerang tanaman pinang bisa menimbulkan kerusakan pada tanaman.
3) Studi  Pustaka: Pengumpulan  data  yang  dilakukan dengan  mencari  referensi  dari  buku,  jurnal  dan  penelitian terkait lainnya yang relevan dengan topik                    penelitian, sehingga dapat  membantu  dalam  proses  pengumpulan  data  dan informasi.
B. Analisis Data dengan Certainty Factor
Tahapan selanjutnya  yang dilakukan setelah pengumpulan data  adalah  melakukan  analisis  data  menggunakan Certainty Factor . Tahap-tahap yang dilakukan adalah:
1) Penyusunan  data  gejala  dan  jenis  penyakit  tanaman pinang kedalam bentuk rule .
2) Pemberian nilai keyakinan setiap kriteria.
3) Input data gejala dari user berdasarkan nilai kepastian.
4) Menghitung berdasarkan rumus rule certainty factor .
5) Memperoleh  hasil  presentase  jenis  penyakit  yang menyerang tanaman pinang.

## C. Merancang Sistem
Tahap  merancang sistem dilakukan  setelah proses Analisa data.  Tahap  ini  dilakukan  proses  perancangan  sistem  yang terdiri  dari  struktur  data,  format  masukan  ( input ),  dan  format keluaran ( output ).

## D. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahap  uji  coba  sistem sehingga  siap  untuk  dioperasikan.  Tahap  ini  bertujuan  untuk mengkonfirmasi  modul  perancangan  apakah  telah  berjalan sesuai  yang  diharapkan.  Implementasi  sistem  pakar  dengan metode Certainty  Factor dilakukan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  akan  dilakukan  tahap-tahap sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Metode Certainty Factor
Tahap  yang  akan  dilakukan  dengan  metode  Certainty Factor  ini  sebanyak  5  langkah  dimulai  dengan  menetapkan data  penyakit,  menetapkan  data  gejala  penyakit,  menetapkan rule ,  melakukan  melakukan  perhitungan,  memperoleh  hasil. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penyakit berupa  informasi  tentang  jenis,  gejala  dan  solusi  perawatan terhadap  penyakit  estetika  kulit  wanita  serta  beberapa  data pasien sebagai data identifikasi.

## A. Menetapkan data penyakit
Data  penyakit  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan pembudidaya pinang dan hasil dari mengadopsi dari penelitian sebelumnya. Berikut daftar 8 jenis penyakit tanaman pinang.
TABEL 1. DATA PENYAKIT
No Kode Penyakit Nama Penyakit 1 P01 Bercak dan menguning 2 P02 Karat merah daun
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023
No Kode Penyakit Nama Penyakit 3 P03 Busuk pangkal batang 4 P04 Busuk buah 5. P05 Busuk pucuk 6. P06 Busuk akar 7. P07 Gugur bunga dan buah 8. P08 Tanaman kerdil

## B. Menetapkan data gejala penyakit
Pada  penelitian  ini  terdapat  30  data  gejala  penyakit tanaman pinang.
TABEL 2. DATA GEJALA PENYAKIT
No. Kode Gejala Nama Gejala 1. G01 Pucuk Layu 2. G02 Kemudian mati 3. G03 Daun berlubang 4. G04 Mengering 5. G05 Buah muda gugur 6. G06 Pertumbuhan tidak normal 7. G07 Adanya  garis  garis  berwarna coklat tua lama kelamaan mengering dan patah 8. G08 Adanya  telur  ulat  pada  bagian seludang pucuk, sehingga pucuk tidak  dapat  membuka  dengan sempurna 9. G09 Buah  pinang  yang  ditusuk  akan berwarna hitam pada permukaan kulit  buah  dan  daging  buah berwarna coklat gelap. 10. G10 Buah gugur 11. G11 Berlubang  sampai  bagian  biji, diameter lubang kira-kira 0.6-1.0 mm. 12. G12 Gejala pada lamina daun, terlihat bercak-bercak  kuning  3-10  mm diameter 13. G13 Bibit mati 14. G14 Terlihat bercak-bercak pada bagian  batang  dan  daun  yang berwarna kekuningan 15. G15 Tanaman layu 16. G16 Gejala bercak basah terlihat pada permukaan  buah  dekat  kelopak bunga (perianth) 17. G17 Warna buah menjadi hijau tua 18. G18 Jika bercak  ini  mencapai  bagian apikal buah maka akan menyebabkan buah gugur
No. Kode Gejala Nama Gejala 19. G19 Bagian  yang  diserang  adalah pangkal spindel 20. G20 Pada  bagian  pangkal  spindel berwarna berangsur bagian yang terinfeksi serangan berat menyebabkan kuning coklat pucuk  membusuk  dengan  bau khas 21. G21 Kekeringan 22. G22 Daun  menguning,  tekulai  dan akhirnya patah 23. G23 Batang  terlihat  bercak  coklat tidak beraturan dan mengeluarkan cairan 24. G24 Akar tanaman akan membusuk 25. G25 Tulang  daun  menguning  dan terlihat  mengering,  mulai  ujung daun sampai ke arah pangkal 26. G26 Bunga betina gugur 27. G27 Daun menjadi pendek, mengecil dan berbentuk sapu 28. G28 Warna daun menjadi hijau tua 29. G29 Batang  meruncing  dan  jarak antar ruas batang memendek 30. G30 Mahkota  pohon  bentuk  seperti berbunga mawar, sehingga pembungaan menjadi tidak sempurna,  dan  produksi  buah menurun
C. Menetapkan rule
Pengetahuan  yang  didapatkan  akan  dipresentasikan  ke dalam bentuk rule yang berguna untuk  menemukan kesimpulan terhadap  jenis  penyakit  estetika  kulit  wanita.  Adapun  cara dalam  mendapatkan  tingkat  keyakinan  (CF)  dari  sebuah rule yang  peneliti  gunakan,  yaitu  dengan  cara  mewawancarai seorang pakar. Nilai CF ( Rule ) didapat dari interpretasi “term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu.
TABEL 3. TABEL NILAI CERTAINTY FACTOR No. Keterangan Nilai Terminator 1 Tidak Tahu 0.0 2 Mungkin 0.4 3 Kemungkinan Besar 0.6 4 Hampir Pasti 0.8 5 Pasti 1.0
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  gejala  dan  data  jenis penyakit  maka  diperoleh  30 rule untuk  diagnosis  penyakit tanaman pinang.
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023
TABEL 4. TABEL RULE Rule Kaidah Nilai CF R1 if G04 and G07 and G12 then P01 0.8 R2 if G04 and G07 and G12 and G14 then P01 0.6 R3 if G04 and G07 and G12 and G22 then P01 0.6 R4 if G03 and G12 then P02 0.6 R5 if G03 and G12 and G20 then P02 0.6 R6 if G03 and G12 and G21 then P02 0.8
R7 if G03 and G21 and G25 then P02 0.8 R8 if G03 and G20 and G25 then P02 0.6 R9 if G14 and G23 the P03 0.6 R10 if G14 and G23 and G29 then P03 0.8 R11 if G14 and G29 then P03 0.8 R12 if G05 and G09 then P04 0.6 R13 if G05 and G11 then P04 0.6 R14 if G05 and G09 and G11 then P04 0.8
R15 if G01 and G08 then P05 0.8
R16 if G01 and G15 then P05 0.6
R17 if G01 and G15 and G19 then P05 0.6
R18 if G01 and G08 and G19 then P05 0.8
R19 if G01 and G08 and G19 and G20
then P05 0.8
R20 if G01 and G15 and G19 and G20
then P05 0.6 R21 if G02 and G13 then P06 0.6
R22 if G02 and G24 then P06 0.6 R23 if G10 and G16 and G17 t hen P07 0.8
R24 if G10 and G16 then P07 0.8 R25 if G10 and G17 then P07 0.8
R26 if G10 and G17 and G18 then P07 0.6 R27 if G10 and G16 and G18 then P07 0.6
R28 if G10 and G17 and G18 and G26 then P07 0.8 R29 if G10 and G17 and G26 and G30 then P07 0.6 R30 If G06 and G28 then P08
0.8
D. Melakukan Perhitungan Certainty Factor Formula dasar digunakan apabila belum ada nilai CF untuk setiap  gejala  yang  menyebabkan  penyakit.  Kombinasi certainty  factor yang  digunakan  untuk  mengdiagnosa penyakit.
1) Certainty Factor untuk kaidah dengan premis/gejala tunggal ( single premis rules )
CFgejala=CF [user] * CF [pakar] (1)
2) Apabila  terdapat  kaidah  dengan  kesimpulan  yang serupa ( similiary concluded rules ) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan  persamaan
CFcombine= CFold+ CFgejala *(1- CFold) (2)
3) Sedangkan  untuk  menghitung  persentase  terhadap penyakit, digunakan persamaan
CFpersentase= CFcombane* 100 (3)
Proses  perhitungan  nilai Certainty  Factor gejala  pada pohon pinang 1 yang dapat dilihat pada tabel
TABEL 5. TAB EL FAKTA POHON PINANG 1
Kode Gejala Fakta Nilai CF G01 Evidence 0.8 G08 Evidence 0.6 G19 Evidence 0.6 G20 Evidence 0.6
Berdasarkan  fakta  pada  Tabel  5,  maka  dilakukan proses pencarian rule . Rule 15: if G01 (CF=0.8) and G08 (CF=0.6) then P05
CF15 = (min [G0; G08] *P05)
CF15 = (min [0.8;0.6] *0.8) CF15 = 0.6*0.8 = 0.48 Rule 18: if G01 (CF=0.8) and G08 (CF=0.6) and G19 (CF=0.6) then P05 CF18 = (min [G01; G08; G19] *P05) CF18 = (min [0.8;0.6;0.6] *0.6) CF18 = 0.6*0.6 = 0.36
TABEL 6. TAB EL FAKTA POHON PINANG 2
Kode Gejala Fakta Nilai CF G02 Evidence 0.6 G13 Evidence 0.8 G24 Evidence 0.6
Berdasarkan  fakta  pada  Tabel  6,  maka  dilakukan  proses
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023
pencarian rule.
Rule 21: if G02 (CF=0.6) and G13 (CF=0.8) then P05 CF21 = (min [G02; G13] *P06) CF21 = (min [0.6;0.8] *0.6) CF21 = 0.6*0.6 = 0.36
Rule 22: if G02 (CF=0.6) and G24 (CF=0.6) then P05 CF22 = (min [G02; G24] *P06) CF22 = (min [0.6;0.6] *0.6) CF22 = 0.6*0.6 = 0.36

## E. Tampilan User Interface
1) Form Data Gejala Penyakit
Pada  form  ini  digunakan  untuk  menampilkan  data gejala penyakit.

## Gambar 2. Form Data Gejala Penyakit
2) Form Data Penyakit
Pada  form  ini  digunakan  untuk  menginput  data penyakit.

## Gambar 3. Form Data Penyakit
3) Form Hasil Konsultasi
Pada  form  ini  digunakan  untuk  menampilkan  hasil konsultasi.
Gambar 4. Form Hasil Konsultasi

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penelitian  ini  menghasilkan sebuah sistem pakar untuk membantu para pembudidaya pinang dalam  mengetahui  jenis  penyakit  yang  menyerang  tanaman pinang berdasarkan gejala-gejala yang ada. Pada penelitian ini terdapat  8  jenis  penyakit,  yaitu  bercak  dan  menguning,  karat merah daun, busuk pangkal batang, busuk buah, busuk pucuk, busuk  akar,  gugur  bunga  dan  buah,  tanaman  kerdil  dan  pada penelitian ini juga ditetapkan 30 data gejala penyakit tanaman pinang,  dan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat keakuratan sebesar 90%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Sumber  dana  penelitian  ini  berasal  dari  Dana  Hibah Kemendikbud Ristekdikti, untuk itu kami mengucapkan terima kasih  kepada  LLDIKTI  Wil.  XIV  Papua-Papua  Barat,  LPPM STMIK  Kreatindo  Manokwari  serta  teman-teman  yang  ikut serta dalam proses penyelesaian penelitian sehingga penelitian ini bisa diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusrini  and  Paulus,  “Sistem  Pakar  Ekspert  System  (ES).  Artificial Intelligence (AI). General Purpose Problemer-Solver (GPS)”,
[2] Marbun,  E.  T.,  Erwansyah,  K.,  &  Hutagalung,  J.  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kolesterol  Pada  Remaja  Menggunakan  Metode Certainty Factor”. J. Sist. Inf. TGD, vol1, no.4, 549-556. 2022.
[3] Ginting,  N.S.W  and  RMS,  A.S,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kacang  Kedelai  Menggunakan  metode  Certainty  Factor,” Jurnal komtekinfo, vol.5, no.2, pp.36-41, 2018.
[4] Hutasuhut,  M.,  Ginting,  E.  F.,  &  Nofriansyah,  D.  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Osteochondroma  dengan  Metode  Certainty Factor”. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , Vol. 9 ,  no.5,  1401-1406. 2022.
[5] Bangun,  A.  W.,  Erwansyah,  K.,  &  Elfritiani,  E.  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Mastitis  Menggunakan  Metode  Certainty Factor”. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) , Vol.1, No.2, 80-89. 2022.
[6] Wahyuni,  E.S,Prambudi,  D.A  and  Roby,  R,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Daun  dan  Batang  pada  Tanaman  Karet  menggunakan Metode
Submitted : September 23, 2022, Revised : Maret 26, 2023, Accepted : April 6, 2023, Published : July 1, 2023
Certainty Factor Berbasis WEB,” Buletin Poltanesa , vol.20, no.1, pp.20- 25. 2019.
[7] Aldo, D and Ardi, A, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Linfoma dengan Metode Certainty Factor,” Jurnal Sains dan Teknologi Informasi,” vol.5, No.1, pp.60-69. 2019.
[8] El  Mirzaq,  M.F.G  and  Halilintar,R,”  Sistem  Pakar  Doagnosa Penyakit Tanaman  Tomat  menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Prosiding SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi) ,  vol.5,  no.2, pp.230-235, 2021.
[9] Muharni,  S.  Syahputra,  M.A  and  Riyawan,  A,  “Penerapan  Metode Certainty  Factor  untuk  Diganosa  Penyakit  Tanaman  Buah  Naga.” International Research on-Big Data and Computer Technology:I-Robot , vol.3, no.1, 2019.
[10] Muslimin,  B.  dan  Sugiartawan,  P,”  Implementasi  Metode  Certainty Factor  dalam  Sistem  Pakar  untuk  Mengidentifikasi  Penyakit  Tanaman Lada, SINTECH  (Science  and  Information  Technology)  Journal ,  vol.4, no.2, pp.195-201.2021.
[11] Magfira,  F.,and Nurcahyo,  G. W,” Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty  Factor  untuk  Mengidentifikasi  Penyakit  pada  Hewan Peliharaan,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol.2, no.3, pp.89-96. 2020.
[12] Meniati,  L.,  Gaol,  N.Y.L.,and  Santoso,  I,”  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,”
Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD, vol.5, no.1, pp.83-94. 2022.
[13] Sulistiyanto, S,Saputri, T.A.,and Noviyanti, N,” Deteksi  Dini Hama dan
Penyakit  Padi  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” JURIKOM ( Jurnal Riset Komputer), vol.9, no.1, pp.48-54, 2022.
[14] Monda,  K.,  Mau,  S.  D.,  and  Sinlae,  A.A.J,”  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosis  Penyakit  Kanker  Payudara  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, vol.7, no.1, pp.63-74, 2022.
[15] Kharisma, R.S., and Hakim, R.M,” Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web,” E-JURNAL JUSITI: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol.11, no.1, pp.36-46, 2022.
[16] Alim,  S.,  Lestari,  P.  P.,  &  Rusliyawati,  R.  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok  Tani  Pt  Olam  Indonesia  (Cocoa)  Cabang  Lampung”. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi , Vol.1, No.1, 26-31. 2020.
[17] Girsang, R. R., & Fahmi, H. “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak  Dengan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web”. MATICS: Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi  (Journal  of  Computer Science and Information Technology) , Vol.11, No.1, 27-31. 2019.
[18] Maulina,  D.  “Metode  Certainty  Factor  Dalam  Penerapan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Anak”. Journal  of  Information  System  Management (JOISM) , Vol.2,No.1, 23-32. 2020.
[19] Aditama, A. Y., Mardiyantoro, N., Sibyan, H., & Hidayat, M. “Penerapan Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ayam Kedu Berbasis Web”. Device , Vol.12, No.1, 43-50. 2022.
[20] Gaol,  N.  Y.  L.  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Buah Citrus  (Lemon)  Mengggunakan  Metode  Certainty  Factor”. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer) , Vol.19, No.1, 1-7. 2020.
[21] Maryana,  S.,  &  Suhartini,  D.  “Implementasi  Certainty  Factor  Untuk Diagnosa  Penyakit  Sapi”. CHAIN:  Journal  of  Computer  Technology, Computer Engineering and Informatics , Vol.1, No.1, 14-20. 2023
[22] Minanti, M., & Munti, N. Y. S. “Sistem Pakar Diagnosa Gejala Sindrom Pramenstruasi (PMS) Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website”. SKANIKA , Vol.5, No.1, 60-71. 2022.
[23] Fahindra, A.R and Al Amin, I.H, “Sistem Pakar Deteksi Awal Covid-19 Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Tekno Kompak , vol15, no.1, pp.92-103, 2021.
[24] Syahrizal,  I.,  &  Perdana,  D.  “Uji  kinerja  mesin  pengupas  buah  pinang kering  menggunakan  mekanisme  pengupas  tipe  impact  rotary  poros horizontal”. Turbo:  Jurnal  Program  Studi  Teknik  Mesin, Vol.11,  no.1. 2022.
[25] Andesmora, E. V. “Potensi Budidaya Tanaman Pinang (Areca catechu L.) di  Lahan  Gambut:  Studi  Kasus di  Khg Mendahara  Kabupaten  Tanjung Jabung  Timur,  Jambi”. Jurnal  Ilmu  Pertanian  Tirtayasa , Vol.3,  No.1. 2021.