## Implementasi Metode Certainty Factor untuk Identifikasi Jenis Hama pada Anggrek Dendrobium Berbasis Sistem Pakar

## Implementation of Certainty Factor Method for Identification of Pest Types on
Dendrobium Based on Expert Systems
1 Muhammad Innuddin*, 2 Hairani, 3 Ida Putu Andika
1 Sistem Informasi, Fakultas Tehnik, Universitas Bumigora
2,3 Ilmu Komputer, Fakultas Tehnik, Universitas Bumigora Kalijaga, Lombok Timur, Nusa Tenggara Barat, Indonesia *e-mail: inn@universitasbumigora.ac.id
( received : 9 Desember 2022, revised : 20 April 2023, accepted : 24 April 2023)

## Abstrak
Anggrek  merupakan  tanaman  hias  yang  memiliki  nilai  estetika  tinggi  dengan  berbagai  warna  yang menarik pada bunganya serta  memiliki nilai ekonomi tinggi. Salah satu permasalahan pada tanaman anggrek adalah permasalahan hama yang dapat menghambat pertumbuhan serta mengurangi estetika dari  tanaman  anggrek.  Tidak  hanya  itu,  kekurangan  pakar  tanaman  anggrek  dapat  menjadi  pemicu dalam  keterlambatan  identifikasi  jenis  hama  pada  anggrek  sehingga  mengakibatkan  kualitas pertumbuhan kurang baik bahkan gagal panen. Identifikasi dini diperlukan agar penanganannya cepat sehingga  kualitas  pertumbuhannya  baik.  Solusi  yang  ditawarkan  penelitian  ini  adalah  implementasi metode certainty  factor untuk  identifikasi  jenis  hama  pada  anggrek  dendrobium  berbasis  web. Tahapan  penelitian ini  terdiri  dari akuisisi pengetahuan,  pemodelan pengetahuan,  implementasi,  dan pengujian  akurasi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sebanyak  32  data,  metode certainty  factor dapat mengidentifikasi secara tepat sebanyak 29 data dan sisanya salah identifikasi sehingga menghasilkan akurasi sebesar 90.6% . Dengan demikian, metode certainty factor dapat digunakan untuk identifikasi jenis hama pada anggrek karena memiliki akurasi sangat baik.
Kata kunci: Sistem Pakar, Faktor Kepastian, Tanaman Anggrek Dendrobium, Budidaya Anggrek.

## Abstract
Orchid is an ornamental plant that has high aesthetic value with a variety of attractive colors on its flowers and has high economic value. One of the problems in the cultivation of orchids is the problem of pests that can inhibit growth and reduce the aesthetics of orchid plants. Not only that, the shortage of  orchid  plant  experts  can  be  a  trigger  for  delays  in  identifying  the  types  of  pests  on  orchids, resulting in poor growth quality and even crop failure. Early identification is needed so that handling is  fast  so  that  the  quality  of  growth  is  good.  The  solution  offered  by  this  research  is  the implementation of the certainty factor method for identifying web-based types of pests on dendrobium orchids.  The  stages  of  this  research  consist  of  knowledge  acquisition,  knowledge  modeling, implementation, and accuracy testing. Based on the test results of 32 data, the certainty factor method can identify exactly 29 data and the rest are identified incorrectly, resulting in an accuracy of 90.6%. Thus,  the  certainty  factor method  can  be  used  to  identify the  type  of  pest  on  orchids because it  has very good accuracy.
Keywords: Expert System, Certainty Factor, Dendrobium Orchid Plants, Orchid Cultivation.

## 1 Pendahuluan
Lombok  Orchid  adalah  pusat  budidaya  dan  penjualan  tanaman  anggrek    terlengkap  di  pulau Lombok.  Lombok  Orchid  menjual  berbagai  varietas  tanaman  anggrek  seperti  dendrobium,  anggrek bulan, vanda, oncidium, dan cattleya. Anggrek merupakan tanaman hias yang memiliki nilai estetika tinggi  dengan  berbagai  warna-warna  yang  menarik  pada  bunganya  serta  memiliki  nilai  ekonomi
e-ISSN:2540-9719
tinggi. Lombok Orchid sudah berjalan selama 12 tahun, tindakan dalam merawat anggrek tergantung pada  kondisi  lingkungan  sekitar  dan  kondisi  disetiap  daerahpun  berbeda-berbeda.  Jika  tempatnya kurang sinar matahari, kondisi tanah yang lembab dapat menyebabkan mudah terserang berbagai jenis hama penggangu tanaman.
Salah satu permasalahan pada budidaya tanaman anggrek adalah permasalahan hama yang dapat menghambat  pertumbuhan  serta  mengurangi  estetika  dari  tanaman  anggrek.  Tidak  hanya  itu, kekurangan  pakar  tanaman  anggrek  dapat  menjadi  pemicu  dalam  keterlambatan  identifikasi  jenis hama pada anggrek sehingga  mengakibatkan kualitas pertumbuhan kurang baik  bahkan gagal panen (mati). Identifikasi dini diperlukan agar penanganannya cepat sehingga kualitas pertumbuhannya baik. Oleh  karena  itu,  solusi  yang  ditawarkan  untuk  identifikasi  secara  dini  jenis  hama  yang  menyerang tamanan  anggrek  dendrobium  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  merupakan  proses  transfer pengetahuan  pakar  kedalam  komputer,  sehingga  komputer  menyelesaikan  permasalahan  selayaknya pakar.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  berbagai  metode  sistem  pakar  untuk menyelesaikan berbagai domain persamasalahan yaitu penelitian [1]  menggunakan metode certainty factor untuk diagnosis penyakit THT. Kelemahan penelitiannya adalah tidak menggunakan pengujian akurasi  untuk  membuktikan  kinerja  metodenya.  Penelitian  [2]  membandingkan  metode certainty factor dan dempster  shafer untuk  gangguan  kepribadian.  Jenis  gangguan  kepribadian  yang  diteliti sebanyak  10  gangguan  kepribadian  dengan  39  gejala.  Hasil  penelitiannya  adalah  metode certainty factor memiliki  tingkat  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  metode dempster  shafer .  Penelitian  [3] membandingkan  metode certainty  factor dan  naïve  bayes  untuk  diagnosis  infeksi  penyakit  DBD menggunakan 3 penyakit dan 12 gejala Hasil penelitiannya adalah metode certainty factor memiliki tingkat akurasi lebih baik dibandingkan metode naïve bayes shafer sebesar 93%. Penelitian  [4]  menggunakan  metode certainty  factor untuk  diagnosis  insomnia  dengan  akurasi 93%.  Penelitian  [5]  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty  factor diagnosis  penyakit kucing  dengan  10  jenis  penyakit  kucing  dan  21  gejala.  Kelemahan  penelitiannya  adalah  tidak menggunakan pengujian akurasi untuk membuktikan kinerja metodenya. Penelitian [6] menggunakan metode certainty factor untuk diagnosis dini sirosis dengan hasil akurasi sebesar 100%.  Penelitian [7] menggunakan  metode naïve  bayes untuk  identifikasi jenis  hama  pada  anggrek  hitam  dengan  9 jenis hama  dan  24  gejala.  Hasil penelitian  tersebut  mendapatkan  MAPE  sebesar 2.456% . Penelitian  [8] membandingkan metode base based reasoning (CBR) dan dempster shafer untuk identifikasi penyakit ubi kayu Menggunakan data penyakit sebanyak 6 dan gejala sebanyak 16. Hasil penelitiannya adalah metode  CBR  memiliki  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  metode dempster  shafer berdasarkan  hasil pengujian data sebanyak 34, dimana akurasi CBR sebesar 67% dan dempster shafer sebesar 33%. Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  terdapat  perbedaan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan yaitu  penelitian  ini  mengunakan  metode certainty  factor untuk  identifikasi  jenis  hama  pengganggu pada anggrek dendrobium dengan jenis hama sebanyak 14 dan gejala sebanyak 37. Tidak hanya itu, penelitian  ini  melakukan  pengujian  akurasi  terhadap  metode certainty  factor untuk  melihat  tingkat ketepatan  dalam  identifikasi jenis  hama  pada  anggrek.  Adapun  alasan  penggunaan  metode certainty factor adalah  akurasinya  yang  sangat  tinggi  berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  diacu. Tidak hanya itu, metode certainty factor dapat mengakomodasi tingkat keyakinan  pakar dan  pasien terhadap suatu gejala. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk implementasi metode certainty factor untuk identifikasi jenis hama pada anggrek dendrobium berbasis web.

## 2 Tinjauan Literatur
Beberapa penelitian sebelumnya menggunakan berbagai metode sistem pakar yaitu penelitian [1] menggunakan  metode certainty  factor untuk  diagnosis  penyakit  THT.  Kelemahan  penelitiannya adalah  tidak  menggunakan  pengujian  akurasi  untuk  membuktikan  kinerja  metodenya.  Penelitian  [2] membandingkan  metode certainty  factor dan dempster  shafer untuk  gangguan  kepribadian.  Jenis gangguan  kepribadian  yang  diteliti  sebanyak  10  gangguan  kepribadian  dengan  39  gejala.  Hasil penelitiannya adalah metode certainty factor memiliki tingkat akurasi lebih baik dibandingkan metode dempster  shafer .  Penelitian  [3]  membandingkan  metode certainty  factor dan  naïve  bayes  untuk diagnosis  infeksi  penyakit  DBD  menggunakan  3  penyakit  dan  12  gejala  Hasil  penelitiannya  adalah
metode certainty factor memiliki tingkat akurasi lebih baik dibandingkan metode naïve bayes shafer sebesar 93%.
Penelitian  [4]  menggunakan  metode certainty  factor untuk  diagnosis  insomnia  dengan  akurasi 93%.  Penelitian  [5]  menggunakan  metode forward  chaining dan certainty  factor diagnosis  penyakit kucing  dengan  10  jenis  penyakit  kucing  dan  21  gejala.  Kelemahan  penelitiannya  adalah  tidak menggunakan pengujian akurasi untuk membuktikan kinerja metodenya. Penelitian [6] menggunakan metode certainty factor untuk diagnosis dini sirosis dengan hasil akurasi sebesar 100%.  Penelitian [7] menggunakan  metode naïve  bayes untuk  identifikasi jenis  hama  pada  anggrek  hitam  dengan  9 jenis hama  dan  24  gejala.  Hasil penelitian  tersebut  mendapatkan  MAPE  sebesar 2.456% . Penelitian  [8] membandingkan metode base based reasoning (CBR) dan dempster shafer untuk identifikasi penyakit ubi kayu Menggunakan data penyakit sebanyak 6 dan gejala sebanyak 16. Hasil penelitiannya adalah metode  CBR  memiliki  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  metode dempster  shafer berdasarkan  hasil pengujian data sebanyak 34, dimana akurasi CBR sebesar 67% dan dempster shafer sebesar 33%.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan beberapa tahapa yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Akuisisi Pengetahuan Pemodelan Pengetahuan Implementasi Pengujian Akurasi

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  tahapan  awal  adalah  mengambil  pengetahuan  tentang  hama  anggrek dendrobium  beserta  gejalanya.  Datanya  bisa  diperoleh  dari  buku  dan  wawancara  dengan  pakar anggrek.  Data  yang  sudah  diperoleh  dilakukan  pemodelan  basis  pengetahuan  kedalam  skema  yang dapat mengetahui hubungan atau relasi antara hama anggrek dendrobium dengan gejala. Tidak hanya itu,  pemodelan  basis  pengetahuan  dapat  mempermudah  dalam  penalaran.  Tahapan  ketiga  adalah implementasi  metode  sistem  pakar certainty  factor dan  pembuatan  aplikasi  menggunakan  bahasa pemrograman  php  dan  mysql  berbasis  web.  Tahapan  terakhir  adalah  pengujian  akurasi  metode certainty  factor .  Pengujian  akurasi  diperlukan  untuk  mengetahui  metode  yang  digunakan  bekerja dengan baik atau tidak menggunakan persamaan (3)[9], [10].
Penelitian  ini  menggunakan  metode certainty  factor dalam  diagnosis  jenis  hama  anggrek dendrobium.  Metode certainty  factor merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengakomodir tingkat  keyakinan  seorang  pakar  terhadap  masalah  [11].  Sebagian  besar  pakar  dalam  menganalisa sebuah permasalahan dengan ungkapan sangat pasti, pasti, dan tidak pasti. Formula metode certainty factor untuk menghitung tingkat kepastian evidence secara tunggal menggunakan persamaan (1) dan persamaan (2) digunakan untuk menghitung CF kombinasi dua buah gejala atau lebih. Adapun proses kerja  metode certainty  factor dalam  diagnosis  jenis  hama  anggrek  dendrobium  ditunjukkan  pada Gambar 2 [12], [13].
𝐶𝐹[𝑈𝑠𝑒𝑟, 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟] = 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟 ∗ 𝐶𝐹 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 (1) 𝐶𝐹[𝐶𝐹1, 𝐶𝐹2] = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 ∗ (1 − 𝐶𝐹1) (2)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Mulai Pilih Gejala Beserta Tingkat Keyakinan Gejala
Hitung CF Tunggal Evidance Setiap
Hipotesa berdasarkan Persamaan (1)
Hitung CF Kombinasi Tiap Hipotesa berdasarkan Persamaan (2) No Tampilkan Hipotesa Terpilih Berdasarkan CF Tertinggi Selesai Ya Gambar 2. Flowchart Diagnosa Dengan Metode Certainty Factor 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = ∑ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑒𝑟𝑑𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 𝑆𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑇𝑒𝑝𝑎𝑡 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (3)

## 4 Hasil dan Pembahasan
Bagian  ini  digunakan  untuk  memaparkan  hasil  penelitian  setiap  tahapannya  seperti  akuisisi pengetahuan, Pemodelan Pengetahuan, Implementasi, dan Pengukuran Akurasi.

## 4.1 Akuisisi Pengetahuan
Penelitian  ini  menggunakan  data  jenis  hama  anggrek  dendrobium  beserta  gejalanya  yang  diperoleh dari pemilik Lombok Orchid yaitu Ibu Indah Trisnawati yang bersumber dari Perhimpunan Anggrek Indonesia  Malang.  Data  didapatkan  sebanyak  14  jenis  hama  anggrek  dendrobium,  dan  37  gejala. Setelah data diperoleh, proses selanjutnya adalah pembobotan tingkat keyakinan pakar terhadap gejala pada  jenis  hama  yang  dilakukan  oleh  bapak  Pujiyanto  Surahman  sebagai  pakar  atau  orang berpengalaman dibidang anggrek di Lombok Orchid.

## 4.2 Pemodelan Pengetahuan
Data  pengetahuan  yang  sudah  didapatkan  pada  tahap  akuisisi  pengetahuan,  perlu  dilakukan pemodelan  pengetahuan  agar  datanya  dapat  diproses  oleh  metode certainty  factor .  Penelitian  ini menggunakan  model  pengetahuan  dalam  skema  tabel  keputusan  dan  pohon  keputusan  seperti  tabel
keputusan  jenis  hama  anggrek  dendrobium  (Tabel  1),  tabel  keputusan  Gejala  (Tabel  2),  tabel keputusan basis pengetahuan (Tabel 3), dan pohon keputusan (Gambar 3). Pohon keputusan dibangun untuk memudahkan alur penalaran gejala yang dialami sampai menghasilkan jenis hama pengganggu anggrek.
Tabel 1. Jenis Hama Anggrek Dendrobium Kode Nama P1 Kumbang Gajah P2 Tungau Merah P3 Thrips P4 Siput Tanpa Cangkang P5 Keong P6 Kutu Putih P7 Kutu Perisai P8 Bakteri Erwinia P9 Bakteri Pseudomonas P10 Jamur Phytopthora P11 Jamur Phytium P12 Jamur Fusarium P13 Jamur Rhizoctonia P14 Lalat Buah Tabel 2. Gejala Kode Gejala Nama Gejala Kode Gejala Nama Gejala G1 Daun layu G20 Daun menggulung G2 Daun menguning G21 Permukaan daun melepuh kecoklatan G3 Daun rontok G22 Terdapat cairan berbau G4 Batang keriput G23 Batang hingga akar membusuk G5 Batang berlubang coklat G24 Permukaan daun melepuh menghitam G6 Bawah permukaan daun terdapat bintik G25 Daun bercak hitam kering G7 Daun tampak bercak perak G26 Batang kering G8 Daun keriput G27 Tanaman rebah G9 Pucuk daun keriput G28 Akar kulitnya terlepas G10 Bunga tidak tumbuh sempurna G29 Daun kering G11 Bunga rontok G30 Pangkal batang berwarna keunguan G12 Pertumbuhan terhambat G31 Akar menguning G13 Akar rusakJamur Rhizoctonia G32 Akar membusuk G14 Tunas baru rusak G33 Daun baru mengecil G15 Terdapat lendir G34 Daun baru mati G16 Daun berlubang G35 Daun terbawah membusuk G17 Daun terdapat jaringan lengket G36 Bunga berkerut G18 Bunga gagal mekar G37 Bunga busuk G19 Menyerang kuncup bunga
e-ISSN:2540-9719
Tabel 3. Basis Pengetahuan Kode Gejala Nama Gejala P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9  P10  P11  P12  P13  P14 G1 0.4 G2 0.6 0.8 0.8 G3 0.6 1 G4 0.8 G5 1 G6 1 G7 1 0.2 G8 1 G9 0.2 G10 1 0.8 G11 1 0.8 G12 0.4 1 G13 1 1 G14 1 1 G15 0.8  0.8 G16 1 G17 1 G18 0.8 G19 1 G20 0.8 0.4 G21 1 G22 1 0.8 G23 1 1 G24 1 G25 1 G26 0.8 G27 0.6 G28 0.4 G29 0.6 G30 0.8 G31 0.8 G32 1 G33 1 G34 0.6 G35 0.8 G36 0.8 G37 0.8
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Identifikasi Jenis Hama pada Anggrek Dendrobium Menggunakan Metode Certainty Factor G1 G2
G3
G4 G5 P1 G3 G6 G7 G8 P2 G7 G9 G10 G11 G12 P3 G13 G14 G15 P4 G13 G14 G15 P5 G16 G2 G17 P6 G10 G18 P7 G19 G20 G21 G22 P8 G23 G22 G23 G24 P9 G26 G27 P10 G28 G29 P11 G2 G20 P12 G29 G30 G31 G12 G32 P13 G33 G34 G35 G11 G36 G37 P14

## Gambar 3. Pohon Keputusan Identifikasi Hama pada Tanaman Anggrek Dendrobium

## 4.3 Implementasi Metode
Proses  diagnosa  jenis  hama  anggrek  dendrobium  menggunakan  metode certainty  factor , pengguna  terlebih  dahulu  input  gejala  beserta  bobot  keyakinan  yang  dipilih.  Pencarian  nilai  CF  tiap gejala menggunakan persamaan 1 yaitu perkalian bobot gejala pengguna dengan bobot gejala pakar. Proses  selanjutnya  mencari  nilai  CF  kombinasi  menggunakan  persamaan  2.  Nilai  CF  kombinasi tertinggi menjadi kesimpulan jenis hama anggrek dendrobium. Berikut proses manual diagnosa jenis hama  pada  anggrek  dendrobium  menggunakan  metode certainty  factor dengan  data  gejala  beserta tingkat keyakinan pengguna seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Input Data Gejala Pengguna
Gejala Tingkat Keyakinan Permukaan daun melepuh kecoklatan (G21) Cukup Yakin (0.6) Terdapat cairan berbau  (G22) Cukup Yakin (0.6) Batang hingga akar membusuk (G23) Cukup Yakin (0.6) Permukaan daun melepuh menghitam G24 Cukup Yakin (0.6)
Terdapat  2  penyakit  berdasarkan  gejala  pada  Tabel  4  yaitu  Bakteri  Erwinia  (P8)  dan  Bakteri Pseudomonas (P9).

## a. Bakteri Erwinia (P8)
𝐶𝐹[𝑈𝑠𝑒𝑟, 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟] = 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟 ∗ 𝐶𝐹 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 𝐶𝐹 21 = 0.6 ∗ 1 = 0.6 𝐶𝐹 22 = 0.6 ∗ 1 = 0.6 𝐶𝐹 23 = 0.6 ∗ 1 = 0.6
Selanjutnya melakukan perhitungan CF kombinasi menggunakan persamaan (2).
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 370-380
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝐶𝐹[𝐶𝐹1, 𝐶𝐹2] = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 ∗ (1 − 𝐶𝐹1) 𝐶𝐹[𝐶𝐹21, 𝐶𝐹22]    = 𝐶𝐹21 + 𝐶𝐹22 ∗ (1 − 𝐶𝐹21) CF old  = 0.6 + 0.6 * (1 - 0.6) = 0.84

## 𝐶𝐹[𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑, 𝐶𝐹23]    = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹23 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑)
CF old2  = 0.84 + 0.6 * (1 - 0.84) = 0.94
Penyakitnya Bakteri Erwinia (P8) dengan tingkat CF sebesar 0.94 atau 94%.
b. Bakteri Pseudomonas (P9)
𝐶𝐹[𝑈𝑠𝑒𝑟, 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟] = 𝐶𝐹 𝑈𝑠𝑒𝑟 ∗ 𝐶𝐹 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟 𝐶𝐹 22 = 0.6 ∗ 0.8 = 0.48 𝐶𝐹 23 = 0.6 ∗ 1 = 0.6 𝐶𝐹 24 = 0.6 ∗ 1 = 0.6
Selanjutnya melakukan perhitungan CF kombinasi menggunakan persamaan (2).
𝐶𝐹[𝐶𝐹1, 𝐶𝐹2] = 𝐶𝐹1 + 𝐶𝐹2 ∗ (1 − 𝐶𝐹1)
𝐶𝐹[𝐶𝐹22, 𝐶𝐹23]    = 𝐶𝐹22 + 𝐶𝐹23 ∗ (1 − 𝐶𝐹22) CF old  = 0.48 + 0.6 * (1 - 0.48) = 0.79

## 𝐶𝐹[𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑, 𝐶𝐹24]    = 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹24 ∗ (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑)
CF old2  = 0.79 + 0.6 * (1 - 0.79) = 0.92
Penyakitnya Bakteri Pseudomonas (P9) dengan tingkat CF sebesar 0.92 atau 92% .
Dengan  gejala  pada  Tabel  4,  jenis  hama  anggrek  dendrobium  adalah Bakteri  Erwinia  (P8) dengan tingkat CF sebesar 94% , karena CF-nya lebih tinggi dibandingkan dengan CF P9. Selanjutnya dilakukan  proses  diagnosis  menggunakan  aplikasi  yang  sudah  dibuat  untuk  mengetahui  tingkat ketepatan  hasil  perhitungan  secara  manual  dengan  aplikasi.  Adapun  gejala  yang  digunakan  dalam proses  pengujian  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Hasil  diagnosa  jenis  hama  pada  anggrek  dendrobium menggunakan aplikasi ditunjukkan pada Gambar 4.
Berdasarkan  gejala  G21,  G22,  G23,  dan  G24  menghasilkan  hasil  diagnosa  yang  sama  antara perhitungan  manual  dengan  aplikasi  (Gambar  4)  dengan  jenis  hama  anggrek  dendrobium  adalah Bakteri Erwinia (P8) dengan tingkat CF sebesar 94%.

## 4.4 Pengukuran Akurasi
Pengujian  akurasi  metode certainty  factor dilakukan  untuk  melihat  tingkat  ketepatan  dalam diagnosis  jenis  hama  anggrek  dendrobium  menggunakan  32  kasus  seperti  Tabel  5.  Pengujian  hasil perlu dilakukan validasi pakar untuk melihat kebenaran diagnosis aplikasi yang dikembangkan. Dari 32 data pengujian, sebanyak 29 data teridentifikasi secara tepat dan sisanya salah identifikasi. Adapun kasus yang tidak sesuai adalah kasus ke-7, kasus ke-14, dan kasus ke-17.
Tabel 5. Hasil Pengujian Akurasi Metode Certainty Factor Identifikasi Jenis Hama Anggrek Dendrobium No Kasus Hasis Sistem Hasil Pakar Keterangan 1. G13, G14, G15, G16 Keong (99.71%) Keong Sesuai 2. G3, G6, G7 Tungau Merah (93.6%) Tungau Merah Sesuai 3. G20, G29, G30 Jamur Fusarium (87.3%) Jamur Fusarium Sesuai 4. G32, G33, G34 Jamur Rhizoctonia (97.9%) Jamur Rhizoctonia Sesuai 5. G7, G9, G11 Thrips (85.9%) Thrips Sesuai 6. G18, G19, G20 Kutu Perisai (97.4%) Kutu Perisai Sesuai 7. G22, G23 Bakter Pseudomonas (99.2%) Bakteri Erwinia Tidak Sesuai 8. G8, G21, G22, G23 Bakteri Erwinia (96%) Bakteri Erwinia Sesuai 9. G3, G5, G8 Kumbang Gajah (89.6%) Kumbang Gajah Sesuai 10. G14, G15, G16 Keong (98.6%) Keong Sesuai 11. G8, G27, G28 Jamur Phytium (64.6%) Jamur Phytium Sesuai 12. G2, G17 Kutu Putih (92.8%) Kutu Putih Sesuai 13. G11, G36, G37 Lalat Buah (95.3%) Lalat Buah Sesuai 14. G9, G10, G36, G37 Lalat Buah (87%) Thrips Tidak Sesuai 15. G7, G10, G11 Thrips (96.6%) Thrips Sesuai 16. G2, G8, G17 Kutu Putih (92.8%) Kutu Putih Sesuai 17. G12, G13, G14 Keong (96%) Siput Tanpa Cangkang Tidak Sesuai 18. G2, G3, G5 Kumbang Gajah (94.6%) Kumbang Gajah Sesuai 19. G2,G29, G30 Jamur Fusarium (93.3%) Jamur Fusarium Sesuai 20. G10, G18, G20 Kutu Perisai (95.3%) Kutu Perisai Sesuai 21. G8, G25, G26 Jamur Phytophtora (92.8%) Jamur Phytophtora Sesuai 22. G8, G10, G11, G12 Thrips (97.28%) Thrips Sesuai 23. G9, G25, G26 Jamur Phytophtora (92.8%) Jamur Phytophtora Sesuai 24. G9, G10, G11, G12 Thrips (89.3%) Thrips Sesuai 25. G8, G36, G37 Lalat Buah (87%) Lalat Buah Sesuai 26. G18, G19, G29, G34 Kutu Perisai (99%) Kutu Perisai Sesuai 27. G27, G28, G29 Jamur Phytium (64.6%) Jamur Phytium Sesuai 28. G8, G27 Jamur Phytium (64.6%) Jamur Phytium Sesuai 29. G3, G14, G15 Siput Tanpa Siput Tanpa Sesua
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Cangkang (79.2%) Cangkang 30. G1, G3, G5, G9 Kumbang Gajah (92.9%) Kumbang Gajah Sesuai 31. G21, G22 Bakteri Erwinia (96%) Bakteri Erwinia Sesuai 32. G6, G7 Tungau Merah (96%) Tungau Merah Sesuai
Data  Tabel  5  digunakan  untuk  pengujian  akurasi  metode certainty  factor menggunakan persamaan (3) dengan melihat ketepatan hasil aplikasi dengan validasi pakar. Dari 32 data pengujian yang digunakan sebanyak 29 data tepat didiagnosa sedangkan 3 datanya salah terdiagnosa yaitu data 7, data 14, dan data 17.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 ∗ 100 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 29 32 = 0.906 ∗ 100 = 𝟗𝟎. 𝟔%
Metode certainty  factor mendapatkan  akurasi  sebesar 90.6% dalam  diagnosa  jenis  hama  pada anggrek dendrobium. Dengan kata lain, metode certainty factor sangat tepat digunakan dalam kasus ini,  karena  metode certainty  factor memiliki  tingkat  akurasi  sangat  baik  yang  diperkuat  oleh penelitian [14]–[17] .

## 5 Kesimpulan
Tujuan penelitian ini adalah implementasi metode certainty factor untuk identifikasi jenis hama anggrek  dendrobium  berbasis  aplikasi  web.  Tahapan  penelitian  terdiri  dari  akuisisi  pengetahuan, pemodelan  pengetahuan,  implementasi,  dan  pengujian  akurasi.  Hasil  penelitiannya  adalah  metode certainty  factor sudah  berhasil  diimplementasikan  untuk  diagnosis  jenis  hama  pada  anggrek dendrobium  berbasis  web.  Metode certainty  factor berhasil  mendapatkan  akurasi  sebesar 90.6% berdasarkan pengujian data sebanyak 32. Tidak hanya itu, hasil diagnosis antara perhitungan manual dan  aplikasi  mendapatkan  hasil  perhitungan  yang  sama.  Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan metode Case Based Reasoning dengan penambahan jumlah data.

## Referensi
[1] B. Dirgantara and H. Hairani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Inferensi Forward  Chaining  dan  Metode  Certainty  Factor,” Jurnal  Bumigora  Information  Technology (BITe) , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.30812/bite.v3i1.1241.
[2] D. T. Yuwono, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Comparative Analysis of Dempster-Shafer Method and Certainty Factor Method On Personality Disorders Expert Systems,” Scientific Journal of Informatics , vol. 6, no. 1, pp. 12–22, 2019, doi: 10.15294/sji.v6i1.17216.
[3] E.  Y.  Rachmawati,  B.  Prasetiyo,  and  R.  Arifudin,  “The  Comparison  between  Bayes  and Certainty Factor Method of Expert System in Early Diagnosis of Dengue Infection,” Scientific Journal of Informatics , vol. 5, no. 2, pp. 159–170, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.15740.
[4] E. P. Gunawan and R. Wardoyo, “An Expert System Using Certainty Factor for Determining Insomnia Acupoint,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 12, no. 2, pp. 119–128, 2018, doi: 10.22146/ijccs.26328.
[5] A.  Satria,  A.  Naufal  Yulianra,  M.  Az  Zahrah,  and  M.  S.  Anggreainy,  “Application  of  the Certainty Factor and Forward Chaining Methods to a Cat Disease Expert System,” Khazanah Informatika:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Informatika ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  158–164,  2022,  doi: 10.1109/aidas56890.2022.9918803.
[6] L. Safira, B. Irawan, and C. Setiningsih, “Implementation of the Certainty Factor Method for Early  Detection  of  Cirrhosis  Based  on  Android,”  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
2019, pp. 1–9, doi: 10.1088/1742-6596/1201/1/012053.
[7] O. I. Gifari, F. Agus, R. Ramadiani, M. Azhari, and A. Sunyoto, “Diagnose Pest and Disease of Black Orchid Plant Using Naive Bayes Method,” in 2021 IEEE 7th Information Technology International Seminar (ITIS) , 2021, pp. 1–4, doi: 10.1109/ITIS53497.2021.9791647.
[8] M.  Minarni,  I.  Warman,  Y.  Yuhendra,  and  W.  Handayani,  “Comparison  of  case-based reasoning and dempster shafer on expert system of cassava disease identification,” in MATEC Web of Conferences , 2018, vol. 215, pp. 1–5, doi: 10.1051/matecconf/201821501004.
[9] H. Hairani, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “An Expert System for Diagnosis of Rheumatic Disease  Types  Using  Forward  Chaining  Inference  and  Certainty  Factor  Method,”  in 2019 International  Conference  on  Sustainable  Information  Engineering  and  Technology  (SIET) , 2019, pp. 104–109.
[10] H.  Hairani,  K.  Kurniawan,  K.  A.  Latif,  and  M.  Innuddin,  “Metode  Dempster-Shafer  untuk Diagnosis Dini Jenis Penyakit Gangguan Jiwa Skizofrenia Berbasis Sistem Pakar,” Sistemasi : Jurnal Sistem Informasi , vol. 10, no. 2, pp. 280–289, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1195.
[11] S. Sutojo, Mulyanto, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi, 2011.
[12] S.  Kusumadewi, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2003.
[13] K. Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[14] R. Rahmadani, R. D. Sari, A. Pakpahan, J. R. Sagala, and E. R. Syahputra, “Certainty factor and  dempster-shafer  method  analysis for early  detection  of final  year  student  depression,”  in IOP  Conf.  Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  2020,  pp.  1–7,  doi:  10.1088/1757- 899X/830/3/032007.
[15] K. E. Setyaputri and A. Fadlil, “Comparative Analysis of Certainty Factor Method and Bayes Probability Method on ENT Disease Expert System,” Scientific Journal of Informatics , vol. 5, no. 2, pp. 205–212, 2018.
[16] N. N. Arifah and J. S. Wibowo, “COVID-19 Disease Diagnosis Expert System with Certainty Factor Method using iOS-Based App,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 3, no. 5, pp. 160–165, 2022, doi: 10.33795/jartel.v12i3.336.
[17] Y. Yunitasari, A. Voutama, and N. Sulistiyowati, “Perbandingan Metode Certainty Factor dan Dempster Shafer untuk Sistem Pakar Depresi Pasca Melahirkan,” Techno.Com , vol. 20, no. 3, pp. 362–371, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i3.4905.