## Deteksi Dini Hama dan Penyakit Padi Menggunakan Metode Certainty Factor
Sulistiyanto * , Tri Aristy Saputri , Noviyanti
Sistem Informasi, STMIK Dharma Wacana, Lampung, Jl. Kenanga No.3 16C Metro Barat Kota Metro Lampung, Indonesia Email: 1,* sulistiyanto@dharmawacana.ac.id, 2 aristy@dharmawacana.ac.id, 3 noviyanti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sulistiyanto@dharmawacana.ac.id Submitted 17-12-2021 ; Accepted 22-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Padi merupakan salah satu komoditi pangan yang utama. Setiap tahun kebutuhan akan padi terus meningkat, sebagai pemenuhan kebutuhan dalam negeri maupun ekspor. Berbagai upaya dilakukan dalam rangka meningkatkan produksi padi, diantaranya penelitian bibit unggul, perluasan lahan tanam dan penyuluhan maupun pendampingan kepada para petani. Hama dan penyakit menjadi salah satu ‘faktor utama yang berdampak pada  menurunnya  produktivitas  tanaman  padi. Mengenali gejala  penyakit  memerlukan  keterampilan dan  pengalaman serta pengetahuan. Gejala yang muncul sering kali oleh petani sulit dikenali dan hanya ahli yang dapat mengidentifikasinya dengan tepat dan benar. Keterbatasan jumlah ahli pertanian di daerah, menjadi kendala bagi petani ketika ingin konsultasi. Sistem pakar kemudian dapat menjadi  alternatif  solusi  untuk  menggantikan  peran  ahli  dalam  memutuskan  jenis  penyakit  yang  menyerang.  Penelitian  ini  bertujuan merancang  sistem  pakar  menggunakan  certainty  factor  untuk  berbasis  website  untuk  membantu  para  petani  dalam  memutuskan  jenis penyakit. Penyakit yang dijadikan sampel diantaranya blast, hawar daun (kresek), busuk pelepah, tungro (kerdil), bercak coklat dan bercak bergaris.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitia  ini  adalah  Reseach  and  Development  (RnD).  Hasil  pengujian  output  sistem  yang divalidasi oleh pakar memiliki akurasi 66,67%, dan pengujian sistem dengan blackbox testing dinyatakan valid terhadap fitur utama sistem. Diharapkan sistem pakar ini, petani menjadi terbantu dalam memutuskan jenis penyakit yang menyerang padi mereka dan dapat melakukan tindakan preventif agar tidak menyebar ke tanaman padi lainnya.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Tanaman Padi; Hama; Penyakit; Certainty Factor

## Abstract
Padi is one of the main food commodities. Every year the need for rice continues to increase, as fulfillment of domestic and export needs. Various  efforts  were  made  in  order  to  increase  rice  production, including  superior  seed  seed  research,  expansion of  planting  land and counseling and mentoring to farmers. Pests and diseases are one of the 'main factors that have an impact on the decline in the productivity of rice plants. Recognizing Symptoms of the disease requires skills and experience and knowledge. Symptoms that arise often by farmers are difficult to recognize and only experts who can identify it correctly and correctly. The limitations of agricultural experts in the region, are obstacles for farmers when they want to consult. The expert system can then be an alternative solution to replace the expert role in deciding  the  type  of  disease  that  attacks.  This  study  aims  to  design  an  expert  system  using  certainty  factors  for  website-based  to help farmers  in  deciding  the  type  of  disease.  Diseases  that  are  sampled  include  blast,  hawar  daun  (kresek),  busuk  pelepah,  tungro  (kerdil), chocolate spots and striped spots. The method used in this research is Reseach And Development (RND).The results of system output testing validated by experts have an accuracy of 66.67%, and system testing with blackbox testing is declared valid to the main features of the system. It is expected that this expert system, farmers become helped in deciding the type of disease that attacks their rice and can take preventive actions so as not to spread to other rice plants.
Keywords : Expert System; Rice Plants; Pests; Diseases; Certainty Factors

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  agraria  dan  sebagian  besar  penduduknya  bekerja  disektor  pertanian.  Sebagai  negara  yang menjadikan beras sebagai makanan pokok, maka kebutuhan akan tanaman padi terus meningkat. Oleh karena itu, produk pertanian  padi  tersebut  harus  diperhatikan  faktor-faktor  yang  bisa  menghambat  produksi  dan  pertumbuhan  padi  [1]. Beberapa faktor yang menjadikan produksi padi terhambat yaitu kurangnya pengalaman serta pengetahuan petani, khususnya petani pemula [2], kurangnya manajemen pupuk,  pengelolan hama dan penyakit serta kurangnya pakar dan ketersediaan para ahli di bidang pertanian yang mendukung para petani [3].
Informasi  serta  pengalaman  dari  seorang  ahli  bidang  pertanian  menjadi  masukan  dan  panduan  bagi  petani  untuk mengambil keputusan dalam rangka meningkatkan produksi tanaman padi  [4]. Spesialis tersebut kadang tidak selalu ada ketika  petani  membutuhkannya  [5].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi  serta  aplikasi  teknologi  informasi  telah bermunculan  sebagai  langkah  efisien  dan  efektif  dalam  rangka  untuk  mengurangi  gagal  panen  padi.  Sistem  pakar  yang merupakan  salah  satu  teknologi  informasi  memiliki  potensi  luas  untuk  bisa  diimplementasikan  dan  menjadi  solusi  untuk menyelesaikan permasalahan  pada produksi tananam padi [6].
Sistem pakar yang juga biasa disebut knowledge based system merupakan program komputer yang didesain untuk mensimulasikan penyelesaian masalah berdasarkan pengetahuan pakar atau ahli pada suatu bidang [7].
Beberapa penelitian bidang pertanian yang menggunakan sisstem pakar telah banyak dilakukan, seperti sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit tanaman gandum [8]. Sistem pakar mendiagnosa tanaman jagung dengan metode bayes [9]. Identifikasi penyakit padi dengan menerapkan teorema bayes pada sistem pakarnya [10].
Pada penelitian ini menggunakan metode CF yaitu metode kepastian (kepercayaan),diagnosa gejalan penyakit padi akan  mendapat  kepastian  penyakit  dan  memberikan  solusi  [1].  Sebagai  pembuktian  suatu  fakta  itu  pasti  atau  tidak  juga merupakan deskripsi dari CF itu sendiri dalam bentuk matrik[11]. Notasi atau rumus besarnya adalah [1].
𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] = 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] − 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] (1)
Dimana 𝐶𝐹[ℎ, 𝑒] merupakan faktor kepastian dalam hipotesa h yang terpengaruh oleh fakta. 𝑀𝐵[ℎ, 𝑒] adalah ukuran kepercayaan yang merupakan peningkatan nilai hipotesis kepercayaan yang dipengaruhi oleh fakta e, dan 𝑀𝐷[ℎ, 𝑒] adalah ukuran  ketidakpercayaan  yang  merupakan  peningkatan  nilai  ketidakpercayaan  hipotesis  yang  terpengaruh  oleh  fakta e , dengan h adalah hipotesis dan e adalah evidence atau fakta.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Research and Development(RnD). Metode ini dipilih karena akan menghasilkan sebuah produk akhir yang memiliki tingkat kecocokan tinggi [12]. Kerangka pikir penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1 dibawah ini:

## Gambar 1. Kerangka pikir penelitian

## 2.1 Identifikasi dan analisis pengetahuan
Pada  penelitian  ini,  penyakit  yang  diidentifikasi  diantaranya  blast,  hawar  daun  (kresek),  busuk  pelepah  (hawar  pelepah), tungro  (kerdil),  Bercak  coklat    dan  bercak  bergaris.  Data  penyakit  tersebut  didapat  dari  hasil  observasi  lapangan  di  desa Sukabumi Buay Bahuga Lampung Tengah provinsi Lampung yang ditunjukkan pada tabel 1 dan diberi kode penyakit:
Tabel 1. Data penyakit Kodepenyakit Nama penyakit P1 Blast P2 Bercak daun coklat P3 Hawar daun (Kresek) P4 Tungro (Kerdil) P5 Busuk pelepah P6 Bercak bergaris
Data  penyakit  tersebut  selanjutnya  dijadikan  data  dasar  untuk  dikonsultasikan  kepada  seorang  penyuluh  pertanian yang  bertugas  didaerah  tersebut  terkait  penyebab  munculnya  penyakit  tersebut.  Data  penyebab  penyakit  padi  tersebut diperlihatkan pada tabel 2 dan diberi kode gejala
Tabel 2. Data gejala penyakit Kode gejala Deskripsi gejala G001 Bercak didaun dan  berbentuk layaknya “belah ketupat”
G002 Ditengah daun terdapat bercak warna keabu-abuan yang dilingkari dengan warna coklat muda sampai tua. Bisa menyebar sampai pelepah hingga batang daun. Efek dari infeksi menjadi kering dan menjadi hitam. G003 Bulir padi hampa G004 Tangkai malai patah karena membusuk G005 Bercak cokelat tua berbentuk oval/bulat pada daun G006 Bercak pada tangkai/pelepah G007 Kulit gabah ada bercak berwarna coklat/hitam G008 Daun berwarna cokelat dari ujung ke pinggir G009 Daun melipat/terpuntir/menggulung G0010 Warna daun menguning kecoklatan G0011 Warna daun jingga kecoklatan G0012 Tanaman padi menjadi kerdil G0013 Ujung daun menguning kemerahan G0014 Anakan berkurang G0015 Muncul bercak hitam disisi luar pelepah di bagian batang bawah G0016 Tanaman padi rebah karena batang melemah
G0017 Bercak agak bulat lonjong berwarna keabu-abuan dan pinggirnya berwarna coklat pada permukaan daun
G0018 Muncul garis-garis dan bercak coklat muda sedikit kemerahan serta memanjang searah tulang daun tanaman dengan panjang 3-10 cm dan lebar 0,51 mm
G0019
Daun kaku

## 2.2 Desain Pengetahuan
Setiap gejala telah ditentukan nilai berat atau faktor kepercayaan yang didefinisikan oleh penyuluh tanaman yang bertugas didaerah tersebut, dengan rentang nilai 0 .... 1, yang mana angka 0 merupakan representasi dari ketidapercayaan dari setiap gejalan dan angka 1 representasi dari kepercayaan. Tabel 3 merupakan tabel penentuan nilai rule CF:
Tabel 3. Nilai rule CF No. Keterangan Bobot 1 Pasti ya 1.0 2 Hampir pasti 0.8 3 Kemungkinan besar 0.6 4 Mungkin 0.4 5 Hampir Mungkin 0.2 6 Tidak Tahu atau Tidak Yakin 0.0
Selanjutnya, dari setiap gejala dan penyakit yang telah teridentifikasi, dibuatlah rulebase atau penentuan gejala dari setiap penyakit seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Rulebase Untuk Setipa Penyakit Rule Base Consequent Antecedant P1 G001, G002, G003, G004 P2 G005, G006, G007 P3 G008, G009, G010, G011, G012 P4 G009, G012, G013, G014, P5 G014, G015, G016 P6 G018, G019

## 2.3 Web Prototype System
a. CF analisis
Sistem ini didisain untuk memungkinkan pengguna untuk dapat memilih penyataan gejala yang muncul pada tanaman padi mereka, lalu sistem akan memproses pilihan dari pengguna dan memberikan hasil diagnosis dari rule yang telah disematkan pada sistem. Proses CF dalam sistem seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Proses CF pada sistem
Proses Diagnosa dari CF menggunakan rumus dibawha ini
CF combine (CF 1 ,CF 2 ) = CF 1 +CF 2 (1-CF 1 ) (2)
Di mana : CFC = faktor tertentu dari diagnosis CF1 = nilai bobot dari pernyataan pertama CF2 = Nilai bobot dari pernyataan kedua b. Prototype sistem
Prototype sistem  ini  dibangun  dengan  berbasis  website  yang  terdiri  dari  diagnosa  penyakit,  pengetahuan  pakar, perhitungan CF dan database . Desain arsitektur sistem digambarkan seperti pada gambar 3
Gambar 3. Desain arsitektur sistem
Sistem ini dirancang menggunakan pendekatan objek serta dibangun dengan bahasa program PHP dengan MySQL sebagai database -nya.  Perhitungan  CF  mengandung  mekanisme  perhitungan,  rule  dan  pola  dari  pakar  pertanian  terkait dengan penyakit dan gejalanya. Mekanisme tersebut akan menganalisa gejala yang dipilih oleh user yang akan menghasilkan diagnosa.

## 2.4 Testing
Terdapat 2 bentuk pengujian, yakni pengujian website dengan menggunakan blackbox testing dengan mengetes setiap halaman bagian aplikasi yang telah dibangun, serta pengujian sistem pakar dengan melibatkan pakar, dalam hal ini penyuluh pertanian yang bertugas didaerah tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan CF
Salah satu contoh penyakit yang paling banyak menyerang padi yakni blast. Penyakit yang disebabkan oleh jamur Pyricularia  grisea ini banyak menyerang bagian daun dan menimbulkan bercak coklat menyerupai belah ketupat. Contoh dalam menentukan nilai bobot dari gejala penyakit tersebut yang telah divalidasi oleh pakar dapat dilihat pada tabel 5 Serta tabel 6 merupakan gejala yang dipilih oleh user berserta perhitunga bobotnya.
Tabel 5. Contoh penentuan bobot pakar Kode Nama Gejala CF Pakar G001  Bercak dengan bentuk meyerupai “belah ketupat” pada daun padi 0.6 G002  Ditengah daun terdapat bercak warna keabu-abuan yang dilingkari dengan warna coklat muda sampai tua. Bisa menyebar sampai pelepah hingga batang daun. Efek dari infeksi menjadi kering dan menjadi hitam. 0.4 G003  Bulir padi hampa 0.8 G004  Tangkai malai patah karena membusuk 0.6 Tabel 6. Jawaban dari user Kode Nama Gejala Jawaban CF User G001  Bercak dengan bentuk meyerupai “belah ketupat” pada daun padi Hampir pasti ya 0.8 G002  Ditengah daun terdapat bercak warna keabu-abuan yang dilingkari dengan warna coklat muda sampai tua. Bisa menyebar sampai pelepah hingga batang daun. Efek dari infeksi menjadi kering dan menjadi hitam. Pasti ya 1.0 G003  Bulir padi hampa Mungkin ya 0.4 G004  Tangkai malai patah karena membusuk Mungkin ya 0.4
Aturan yang baru, dengan CF dari pakar dan dari user dihitung dengan persamaan sebagai berikut: CF(H,E) = CF(E)*CF(rule) = CF(user)*CF(pakar) CF(H,E)=CF(E)*CF(rule)=CF(user)*CF(pakar)
Lalu tahap akhir dengan  menggabungkan  nilai CF  masing – masing  rule, CF1 sampai CF4 dengan persamaan: CF combine (CF1,CF2)
= CF1+CF2*(1 - CF1) CF combine (CF1,CF2)
= 0,48 + 0,4 * (1-0,48)
= 0,48 + 0,208 = 0,69 CF old CF combine (CF old ,CF3) = 0,69 + 0,32 * (1-0,69) = 0,69 + 0,099 = 0,79 CF old CF combine (CF old ,CF4) = 0,79 0.24 * (1-0,79)
= 0,79 + 0,0504 = 0,8404 CF old
Sehingga dengan dihitung menggunakan persamaan 2, didapatlah hasil CF untuk penyakit blast 0.8404 .

## 3.2 Perancangan Use-Case
Definisi aktor dapat dilihat pada tabel 7 dan desain use - case pada gambar 4 dibawah ini:
Tabel 7. Definisi aktor No  Aktor Deskripsi 1 Admin seseorang yang bertugas mengurus dan mengatur pelaksanaan sistem kerja website.
2 User Pengguna pada layanan atau perangkat dalam sistem.
Gambar 4. Perancangan Use-Case

## 3.3 Pembahasan Sistem
Pembangunan aplikasi berbasis web dengan tampilan halaman konsultasi bagi petani seperti gambar 5 dibawah ini
Gambar 5. Page Konsultasi
Pada halaman konsultasi, user yang akan melakukan pengecekan harus memilih gejala berdasarkan pengamatan dari tanamannya,  dan  juga  memilih  tingkat  kepastian,  lalu  pengguna  mengklik  tombol  “lihat  hasil”  diagnosa.  Pada  gambar  6 merupakan halaman pengelolaan data penyakit yang berada pada halaman admin.Terdapat tombol tambah penyakit untuk menambahkan nama penyakit, ‘detail penyakit serta cara untuk mengendalikan penyakit. Selain itu terdapat juga tombol ubah yang berada didalam daftar list setiap penyakit, untuk mengubah deskripsi penyakit maupun nama penyakit, dan juga terdapat tombol hapus untuk menghapus daftar penyakit.
Halaman pengelola yang dijalankan oleh seorang admin ditunjukkan pada gambar 7, yang mempunyai fasilitas dapat menambahkan  rule  dari  sebuah  penyakit  dan  juga  memasukkan  nilai  CF  MB  yang  merupakan  ukuran  kepercayaan  dari dugaan dan nilai MD yang merupakan ukuran ketidakpercayaan.
Gambar 7. Halaman pengelolaan pengetahuan
3.4 Testing
a. Blackbox Testing
Fase testing menggunakan metode blackbox testing dengan mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan serta dengan memperhatikan fungsional aplikasi [13], dengan rincian pada tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8. Pengujian sistem Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Ket Petani memilih kondisi pada salah satu gejala saat akan melakukan konsultasi Test Case : Sistem tidak akan menyimpan ketika petani tidak memilih salah satu gejala: “Jenis penyakit yang menyerang adalah/ 0 % ()” Hasil Pengujian : Valid
Melakukan konsultasi dengan memilih kondisi diantara gejala penyakit yang ditampilkan oleh sistem Test Case : Sistem sukses, maka sistem akan menampilkan data yang dicari Hasil Pengujian: Valid
Mencari informasi tentang gejala dan penyakit tanaman padi dan langkah-langkah pengobatan pada menu informasi Test Case : Sistem akan menampilkan data penyakit tanaman padi dan saran yang harus dilakukan petani Hasil Pengujian: Valid

## b. Pengujian output dari pakar
Pengujian output sistem yang dikeluarkan perlu untuk di validasi oleh pakar, untuk mendapatkan presentasi kebenaran pakar,  yang  dimasukkan  kedalam  algoritma  sistem,  sehingga  dapat  mengurangi  kesalahan  output  sistem.  Tabel  9 merupakan hasil validasi antara output sistem dengan pakar atau penyuluh pertanian.
Tabel 9. cross cek antara output sistem dengan pakar penyuluh pertanian
Kode Kasus Rulebase Kasus Output sistem Validasi pakar Ket P1 G001, G002, G003, G004 Blast Blast Benar P2 G005, G006, G007 Bercak daun coklat Bercak daun coklat Benar P3 G008, G009, G010, G011, G012 Hawar daun (kresek) Dominan hawar daun (kresek) dan sedikit tungro (kerdil) Salah
Kode Kasus Rulebase Kasus Output sistem Validasi pakar Ket P4 G009, G012, G013, G014, Tungro (kerdil) Tungro (kerdil) serta gejala hawar daun (kresek) Salah P5 G014, G015, G016 Busuk pelepah Busuk pelepah Benar P6 G018, G019 Bercak bergaris Bercak bergaris Benar
Berdasarkan hasil validasi yang dilakukan oleh pakar atau penyuluh pertanian terhadap output sistem dari 6 kasus hama  &  penyakit  yang  banyak  menyerang  tanaman  petani  didaerah  tersebut,  terdapat  4  kasus  yang  sesuai  antara  output sistem dengan pakar, 2 kasus tidak sesuai. Dari hasil tersebut, maka bisa dihitung nilai akurasi sistem terhadap pakar dengan menggunakan rumus sebagai berikut [12]:
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥 100% (3)
Sehingga, nilai akurasi sistem dapat dihitung: 4 6 𝑥 100% = 66,67%

## 4. KESIMPULAN
Sistem  ini  dapat  membantu  para  petani  padi  khususnya  petani  pemula  yang  memerlukan  informasi  dengan  cepat  terkait penyakit yang mungkin menyerang tanaman padi berdasarkan gejala, dikala berkonsultasi dengan penyuluh pertanian belum bisa dilakukan, sehingga bisa melakukan tindakan preventif terhadap tanaman padinya agar tidak menular. Hasil 2 pengujian terhadap  sistem  mendapatkan  hasil  diantaranya,  untuk  kesesuaian  output  sistem  dengan  validasi  oleh  pakar  didapat  nilai akurasi 66,67% dari 6 kasus hama & penyakit yang sering menyerang tanaman padi, sedangkan pengujian aplikasinya didapat hasil valid atau 100% berfungsi untuk semua fitur utama yang ada didalam aplikasi.

## REFERENCES
[1] Minarni and A. Fadhillah, “Expert System in Detecting Rice Plant Diseases,” J. Dyn. , vol. 2, no. 1, pp. 11–15, 2017.
[2] H. B. Prajapati, J. P. Shah, and V. K. Dabhi, “Detection and classification of rice plant diseases,” Intell. Decis. Technol. , vol. 11, no. 3, pp. 357–373, 2017, doi: 10.3233/IDT-170301.
[3] H.  Kalita,  S.  K.  Sarma,  and  R.  D.  Choudhury,  “Expert  system  for  diagnosis  of  diseases  of  rice  plants:  Prototype  design  and implementation,” Int.  Conf.  Autom.  Control  Dyn.  Optim.  Tech.  ICACDOT  2016 ,  pp.  723–730,  2017,  doi: 10.1109/ICACDOT.2016.7877682.
[4] R.  Shahzadi,  J.  Ferzund,  M.  Tausif,  and  M.  Asif,  “Internet  of  Things based  Expert  System  for  Smart  Agriculture,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 9, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070947.
[5] S. Sarma, K. Singh, and A. Singh, “An Expert System for diagnosis of diseases in Rice Plant,” Int. J. Artif. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2010.
[6] S.  R.  Erlina  Agustina,  Istas  Pratomo,  Adhi  Dharma  Wibawa,  “2017  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its Application (ISITIA) : proceeding : Surabaya, Indonesia, August, 28-29, 2017.,” vol. 2015, pp. 266–270, 2017.
[7] N.  Sriram  and  H.  Philip,  “Expert  System  for  Decision  Support  in  Agriculture  N.,”  pp.  425–459,  2016,  [Online].  Available: http://www.agritech.tnau.ac.in/pdf/14.pdf.
[8] H. H. Safwat, “Expert system for the diagnosis of water hammer,” vol. 3, no. 4, pp. 19–26, 1992.
[9] H. T. SIHOTANG, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jagung Dengan Metode Bayes,” vol. 3, no. 1, 2019, doi: 10.31227/osf.io/dguhb.
[10]  E.  T.  Siregar,  “Penerapan  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Untuk  Mengidentifikasi  Penyakit  Tumbuhan  Padi,” Semin.  Nas. Inform. , pp. 23–26, 2015.
[11]  M.  H.  Rifqo,  D.  A.  Prabowo,  and  M.  Haura,  “Perbandingan  Metode  Certainty  Factor  dan  Dempster-Shafer  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut,” J. Inform. Upgris , vol. 5, no. 2, 2019, doi: 10.26877/jiu.v5i2.4225.
[12]  P. Karuniawan et al. , “Implementasi Metode Certainty Factor Untuk Mengidentifikasi,” vol. 4, no. 01, pp. 1–9, 2021.
[13]  D.  M.  L  Tobing,  E.  Pawan,  F.  E.  Neno,  and  K.  Kusrini,  “Sistem Pakar  Mendeteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Sisfotenika , vol. 9, no. 2, p. 126, 2019, doi: 10.30700/jst.v9i2.440.