Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Penerapan Certainty factor pada Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) Semangka
Agus Sifaunajah 1 , Tholib Hariono 2 ,Moch. Chumaidi 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Universitas KH. A. Wahab Hasbullah Jombang
1 agus.syifa85@gmail.com , 2 harionotholib@gmail.com , 3 chumaidi@gmail.com

## Abstrak
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  yang  memiliki  kemampuan  menirukan  penalaran  seorang pakar  berdasarkan  keahliannya  pada  suatu  pengetahuan.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan perancangan  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi  organisme  pengganggu  tanaman  semangka. Pada  penelitian  ini,  penulis  mengimplementasikan  certainty  factor  pada  perancangan  sistem pakar  untuk  mengidentifikasi  organisme  pengganggu  tanaman  tanaman  semangka  dengan memberikan aturan-aturan gejala serta memberikan nilai pada setiap gejala yang diperoleh dari seorang  pakar.  Semua  nilai  yang  didapatkan  diproses  menggunakan  rumus  certainty  factor. Sistem yang dibangun juga cukup mudah untuk digunakan oleh orang pengguna awam sekalipun. Penggunaannya  dilakukan  dengan  cara  memilih  data  gejala  yang  ditampilkan  oleh  sistem, setelah  semua  gejala  yang  ditampilkan  dipilih  dengan  cara  di  centang  maka  akan  langsung keluar  hasil  identifikasi  serta  dapat  dilihat  berapa  persen  kemungkinanya.  Dengan  demikian, para petani semangka dapat melakukan pengobatan, penyuluhan atau pencegahan dini terhadap tanaman semangkanya.
Kata Kunci - Sistem Pakar, Penyakit Tanaman Semangka, Certainty Factor

## Abstract
Expert systems are applications that have the ability to mimic the reasoning of an expert based on his expertise in a knowledge. In this study, an expert system was designed to identify watermelon plant disturbing organisms. In this study, the author implements certainty factor in designing an expert system to identify watermelon plant disturbing organisms by providing rules of symptoms and providing value to each symptom obtained from an expert. All values obtained are processed using the certainty factor formula. The system built is also quite easy to use even by ordinary users. Its use is done by selecting the symptom data displayed by the system after all the displayed symptoms are selected by ticking it will immediately exit the identification results and  see  what  percentage  of  the  possibilities.  Thus,  watermelon  farmers    can  do  treatment, counseling or early prevention of their water plants.
Keywords : Expert Sistem; Watermelon Plant Disease; Certainty Factor.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pakar ( Expert System ) adalah sebuah program berbasis pengetahuan yang bertujuan menyediakan solusi-solusi   dengan   kualitas  seorang  pakar untuk  mengatasi
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
problema-problema dalam suatu domain yang spesifik (Puspitasari, n.d.). Sistem pakar dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya seorang pakar. Dengan menggunakan sistem pakar ini, orang awam dapat menyelesaikan masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari  suatu  informasi  berkualitas  yang  seharusnya hanya  dapat  diperoleh  dari  para  ahli  dibidangnya.  Sistem  pakar  juga  dapat  mambantu aktvitas  para  pakar  sebagai  asisten  yang  berpengalaman  dan  mempunyai  pengetahuan yang dibutuhkan(Fanny, Hasibuan, & Buulolo, 2017).
Metode certainty  factor (CF)  adalah  metode  yang  mendefinisikan  ukuran kapasitas  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan,  untuk  mendeskripsikan  tingkat  keyakinan seorang pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi(Sihotang, 2014). Metode certainty factor menggunakan  suatu  nilai  untuk  memberikan  asumsi  derajat  keyakinan  seorang pakar  terhadap  suatu  data(Sari,  2013).  Metode  ini  merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan. Certainty Faktor  (CF) digunakan  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  ( inexact reasoning ) seorang pakar yang diusulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975. Hama  dan  penyakit  merupakan  suatu  kendala  penting  dalam  usaha  budi  daya semangka.  Hal  ini  ikut  menjadi  salah  satu  penentu  keberhasilan  maupun  kegagalan budidayanya.  Munculnya  serangan  organisme  pengganggu  tanaman  (OPT)  merupakan sesuatu  yang  dinamis,  saling  terkait  antara  tanaman  (inang)-OPT-lingkungan. Lingkungan budi daya tanaman yang sesuai sangat mendukung serangan OPT terhadap tanaman inang. Inang yang rentan memudahkan OPT menyerang tanaman inang sehingga terjadilah  penyakit/serangan  hama  (Makful,  n.d.).  Salah  satu  hal  yang  menyebabkan kegagalan panen adalah karena kesalahan dalam penanganan OPT dan memilih pestisida yang  akan  digunakan  serta  komposisi  pestisida  yang  digunakan  untuk  menanggulangi penyakit,  mungkin  karena  dosisnya  terlalu  banyak,  sehingga  tanaman  menjadi  rusak bahkan ada yang mati.
Dalam lingkungan perkebunan buah-buahan terutama semangka, hama penyakit merupakan  masalah  utama  bagi  para  petani  buah.  Hama  penyakit  yang  menyerang tanaman semangka ini sangat bervariasi sehingga sangat dibutuhkan seorang konsultan pertanian  yang  mampu  mendiagnosa  hama  penyakit  tanaman  semangka.  Akan  tetapi waktu dan biaya menjadi alasan bagi para petani semangka untuk tidak konsultasi pada pakarnya sehingga sering terjadi kesalahan dalam memberikan solusi terhadap tanaman yang  sudah  terserang  hama.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  dirancang  suatu sistem  pakar  diagnosa  hama  penyakit  tanaman  semangka    dimana  sistem  ini  dapat mendiagnosa hama penyakit tanaman semangka dengan meniru cara kerja pakar / ahli. Dengan  mengaplikasikan  metode  forward  chaining berbasis  certainty  factor dan menggunakan  PHP  dan  MySQL  untuk  mengolah  databasenya  menjadi  kesimpulan- kesimpulan  yang  diharapkan.  Adapun  akses  pada  sisi  client  akan  disediakan  aplikasi dalam bentuk mobile yang berjalan dalam sistem operasi android

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Model Penelitian
Dalam  Penelitian  berikut  ini  menggunakan  model  penelitian  Riset  dan Pengembangan  (R&D)  dengan  memakai  model  pengembangan  Borg  and  Gall  (1983) dengan  menggunakan  10  langkah.  Peneliti  akan  melakukan  penelitian  hanya  sampai dengan langkah 5. Meliputi:
1. Research and information collecting ; Langkah ini antara lain meliputi studi literature yang berkaitan dengan  permasalahan  yang  dikaji  yaitu  rancang  bangun sistem pakar dengan menggunakan metode forward chaining berbasis certainty factor untuk mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  semangka.  Materi  tersebut  digunakan  untuk merumuskan kerangka kerja penelitian.
2. Planning; Merumuskan  permasalahan,  menentukan  tujuan,  mendata  produk  yang dihasilkan  develop  preliminary  form  of  product,  yaitu  mengembangkan  bentuk permulaan  dari  produk  yang  akan  dihasilkan  berupa  sistem  pakar.  Penulis  dalam membuat  rancang  bangun  sistem  akan  menggunakan  metode  prototype  untuk pengembangan perangkat lunak. Prototyping merupakan  cara  pengembangan  yang cepat dengan pengujian terhadap model kerja (prototipe) dari aplikasi baru melalui proses interaksi dan berulang-ulang yang biasa digunakan ahli sistem informasi dan ahli bisnis. Prototyping  disebut juga cara desain   aplikasi  cepat  (rapid application design/RAD) karena menyederhanakan dan  mempercepat  desain sistem(O’Brien;, 2005).
Gambar 1. Ilustrasi pembuatan prototype
(Sumber : O’Brian, 2005 : Pengantar Sistem Informasi)
Dalam gambar ilustrasi di atas, dapat dijabarkan sebagai berikut :
a. Analisis/Penyelidikan :  Para  pemakai  akhir  mengidentifikasi  kebutuhan  bisnis mereka dan menilai kelayakan beberapa alternatif solusi sistem.
b. Analisis/Desain :  Para  pemakai  akhir  dan  atau  pakar  SI  menggunakan  alat pengembangan aplikasi untuk secara interaktif mendesain dan menguji prototipe berbagai komponen sistem pakar yang memenuhi kebutuhan para pemakai.
c. Desain/Implementasi : Prototipe sistem bisnis diuji, dievaluasi, dan dimodifikasi berulang-ulang hinga para pemakai akhir dapat menerimanya.
Identifikasi Kebutuhan Bisnis Pemakai Akhir (1) Kembangkan prototype sistem (2) Revisi prototype untuk kebutuhan lebih baik (3) Gunakan dan pelihara sistem yang diterima (4) Siklus pembuatan prototipe Siklus pemeliharaan
d. Implementasi/pemeliharaan : Sistem bisnis yang diterima dapat dimodifikasi dengan mudah karena sebagian besar dokumentasi sistem disimpan dalam disk.
3. Preliminary  field  testing ,  yaitu  melakukan  uji  coba  awal  perangkat  lunak  secara terbatas dalam skala terbatas. Uji coba dilakukan dengan menggunakan metode uji Blackbox dan Whitebox (Dwi Sakethi, Kurniawan, & Tantriawan, 2014).
4. Main product revision , yaitu melakukan revisi atas dasar masukan dari para validator yaitu para pakar di bidang pertanian. Pencapaian yang diinginkan adalah sistem pakar deteksi penyakit pada buah semangka.
5. Main  field  testing ,  uji  coba  lapangan  secara  terbatas.  berupa  Sistem  pakar  dengan menggunakan metode forward chaining berbasis certainty factor untuk mendeteksi penyakit pada tanaman semangka.

## 2.2. Alat dan Instrumen Penelitian
Menurut(Ghozali, 2006, p. 144) : “Instrumen  penelitian  adalah  semua  alat  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan, memeriksa, menyelidiki  suatu  masalah,  atau  mengumpulkan,  mengolah,  menganalisa dan menyajikan data-data  secara  sistematis  serta  obyektif  dengan  tujuan memecahkan suatu persoalan atau menguji suatu hipotesis”.
Gambar 2. Bagan Alur Instrument Penelitian
Tahap II Penelitian terdahulu (Ibrahim ; 2012) Sistem Pakar Metode Forward Chaining Penggunaan Certainty Factor
Merumuskan permasalahan, menentukan tujuan, mendata kebutuhan rancang bangun sistem pakar Membangun produk perangkat lunak dengan model prototype Melakukan uji coba awal dengan metode uji blackbox dan whitebox Revisi Produk Sistem Tahap III Melakukan
uji coba lapangan secara terbatas
Tanyakan gejala kepada pengguna Start

## 2.3. Analisa dan Rancangan Program
1. Analisa
Metode  dalam  penerapan  teknologi  kecerdasan  buatan  diantaranya  adalah certainty  factor . Certainty  factor adalah  perhitungan  tingkat  kepastian  terhadap kesimpulan yang diperoleh yang didasarkan pada nilai probabilitas penyakit karena adanya evident atau  gejala.  Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini,  dalam sekali hitung hanya dapat mengolah dua jenis data saja sehingga keakuratannya dapat terjaga. Representasi penafsiran analisis pakar dinyatakan dalam bentuk rule sebagai tempat menyimpan pengetahuan dan analisa dari pakar di dalam aplikasi. Keduanya dalam menyimpulkan suatu keputusan mengacu pada suatu fakta-fakta gejala yang didapatkan  yang  diberikan  oleh  pengguna.  Pada  metode certainty  factor akan diberikan  nilai  tingkat  keyakinan  yang  akan  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kepastian suatu hama atau penyakit yang ditemukan pada tanaman semangka seperti selayaknya pakar tanaman semangka melakukan diagnosa.
2. Algoritma Sistem Pakar Deteksi Hama dan Penyakit Semangka Berikut ini rincian langkah-langkah Algoritma :
a) Mulai
b) Ambil semua gejala yang menentukan aturan nama penyakit. Bentuk dari query untuk melakukan pencarian gejala.
c) Tanyakan semua gejala penyakit kepada pengguna.
d) Simpan jawaban ( CF ) pengguna ke dalam variabel $temp .
e) Cari nilai minimum dari sekumpulan CF pengguna dalam variabel $temp .
f) Cari  nilai CF Final   dari  tiap-tiap  aturan nama  penyakit. Bentuk rumus pencariannya : CFFinal = CFUser * CF Pakar.
g) Tampilakan kesimpulan penyakit.
h) Selesai.
Langkah  –  langkah  untuk  melakukan  proses  diagnosa  tersebut  dapat digambarkan dalam bentuk flowchart sebagai berikut :
Masukkan CF pengguna ke variable $temp Cari CF Final dari tiap nama- nama penyakit
Cari CF minimum dari sekumpulan
CF pengguna
Hasil
Stop

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Interface Sistem
Dalam perancangan sistem pakar ini, kemudahan untuk pengguna menjadi suatu keharusan agar sistem mudah untuk digunakan. Interface konsultasi adalah interface yang akan ditemui saat pengguna akan melakukan konsultasi pada sistem. Dalam  interface  ini,  pengguna  cukup  melakukan  centang  pada  gejala  penyakit tanaman  semangka  yang  tampak  dalam  pengamatan  baik  gejala  pada  buah,  pada daun ataupun pada batang. Berikut ini adalah interface konsultasi dari sistem pakar deteksi hama dan penyakit tanaman semangka :
Gambar 4. Halaman konsultasi
Setelah dilakukan proses konsultasi, berdasarkan gejala – gejala yang sudah dimasukkan,  sistem  akan  menampilkan  hasil  dari  diagnosa  meliputi  gejala  yang sudah  dipilih,  jenis  penyakit  beserta  tingkat  persentasinya  serta  cara penanggulangannya. Ada kalanya,  sistem akan menampilkan jenis penyakit lebih dari satu, ini artinya sangat dimungkinkan tanaman semangka tersebut mengalami serangan  hama  atau  penyakit  lebih  dari  satu.  Namun,  dalam  proses  penjelasan langkah  penanggulangannya  hanya  akan  dijelaskan  penyakit  atau  hama  dengan tingkat persentase tertinggi saja. Hal ini dipilih untuk menanggulangi serangan yang berdampak paling besar. Penanggulangan dari penyakit tersebut ada yang bersifat kimiawi  ataupun  alami.  Berikut  ini  tampilan  interface  sistem  setelah  dilakukan deteksi atau diagnosa berdasarkan gejala yang dipilih :
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 5. Halaman hasil konsultasi
Kadang kala saat melakukan konsultasi, sistem akan menampilkan hasil sebagai berikut ini :
Gambar 6 . Halaman hasil konsultasi dengan tingkat kepercayaan terlalu rendah
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Saat sistem mendapatkan nilai tingkat kepercayaan terlalu rendah, maka sistem memberikan  rekomendasi  untuk  menghubungi  pakar  yang  dimaksud.  Hal  ini bertujuan  memastikan  bahwa  sistem  betul  –  betul  memberikan  dampak  kepada pengguna walaupun ketika sistem menghasilkan sesuatu diluar yang diharapkan.
Adapun pakar dari tanaman semangka dapat memasukkan pengetahuan yang dimiliki kepada sistem kapanpun dan dimanapun dia berada, hal ini dikarenakan basis sistem  pakar  yang  dibangun  menggunakan  sistem  pakar  berbasis  website.  Apabila pakar akan memasukkan pengetahuan yang dimiliki diharuskan untuk memasukkan username dan password terlebih dahulu, ini untuk memastikan bahwa sistem hanya dapat diakses oleh yang memiliki izin saja. Berikut ini interface login sistem  yang dimaksud :
Gambar 7. Halaman login sistem
Untuk data yang dapat dimasukkan oleh pakar ke dalam basis pengetahuan sistem pakar adalah sebagai berikut :
a. Kelompok Gejala, pada bagian ini data yang dimasukkan meliputi : Daun, Batang dan Buah.
b. Gejala, data yang akan dimasukkan pada bagian ini adalah gejala – gejala yang akan timbul dari serangan hama dan penyakit dari tanaman semangka. Daftar gejala yang dimasukkan pada bagian ini di dapatkan dari hasil studi pustaka ataupun wawancara dari pakar tanaman semangka.
c. Penyakit,  merupakan  data  –  data  penyakit  ataupun  hama  yang  menyerang  pada tanaman semangka. Data ini didapatkan dari proses studi literature dan wawancara dari pakar tanaman semangka.
d. Gejala  Penyakit,  pada  bagian  ini  merupakan  menu  yang  digunakan  untuk membentuk rule base dari sistem pakar  yang ada, sehingga dengan rule base ini
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
sistem pakar dapat melakukan diagnose atau deteksi secara mandiri. Adapun interface halaman dashboard pakar adalah sebagai berikut :
Gambar 8. Halaman Dashboard Pakar

## 3.1. Pembahasan
Sistem  pakar  mempunyai  3  bagian  utama,  yaitu knowledge  base (tempat penyimpanan  informasi  yang  aktual), inference  engine (proses  penalaran  untuk pencarian  solusi  dan  kesimpulan  yang  datanya  dikirimkan  oleh  user  dan  fakta- faktanya  tersimpan  pada knowledge  base ,  dan user  interface (Rohajawati  & Supriyati, 2010) . Knowledge base dapat berupa sebuah struktur data yang tersimpan dalam bentuk susunan tabel yang saling berelasi antar satu dengan yang lain. Data yang  terkait  dengan  gejala  dan  penyebab  penyakit  pada  tanaman  semangka disimpan di sini. Adapun tampilan interface gejala penyakit adalah sebagai berikut :
Jurnal Ilmu Komputer dan Desain Komunikasi Visual Vol 3, No 1, Juli 2018 ISSN (Cetak) : 2541-4550 ISSN (Online) : 2541-4585
Gambar 9. Interface Gejala Sistem Pakar
Pada bagian inference engine , digunakan bentuk membentuk rule base sistem. Umumnya,  sebuah rule  base terdiri  dari premise dan  sebuah konklusi atau  situasi serta  sebuah  aksi.  Pernyataan  yang  sering  digunakan  dalam  penulisan  adalah  IF  - THEN.  Hubungan  “if-then-else”  merupakan  tiruan  dari  cara  seorang  pakar  dalam mencari sebab dan mencapai hasil level pakar dalam menyelesaikan masalah yang sulit.  Sistem  pakar  harus  dapat  memindahkan  proses  berpikir  seorang  pakar  dari sebuah pola seni menjadi pola ilmiah dan beberapa pihak mengakui bahwa peluang ini  sangat  potensial  untuk  digunakan  dalam  pencapaian  yang  kompetitif.  Dengan demikian, diharapkan para petani dapat lebih cepat untuk memiliki pengetahuan dan pengalaman  dalam  menentukan  dan  mengobati  jenis  serangan  hama  dan  penyakit terhadap tanaman semangka yang dimilikinya.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem pakar ini mampu membantu user mengidentifikasi hama dan penyakit pada tanaman semangka berdasarkan gejala-gejala yang dipilih oleh user .
2. Sistem pakar ini dapat menampilkan hasil diagnosa yang disertai dengan solusi dari penyakit serta berapa persen kemungkinan penyakit yang diderita. Pemanfaatan teknologi internet sebagai alat konsultasi online cukup membantu para petani semangka dan tugas seorang pakar tanaman semangka.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih yang tak terhingga kepada Kementrian Ristekdikti atas Hibah Penelitian Dosen Pemula sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Dwi Sakethi, Kurniawan, D., & Tantriawan, H. (2014). Pengujian dan Perawatan Sistem Informasi Menggunakan White Box Testing, 2 (2), 9.
Fanny, R. R., Hasibuan, N. A., & Buulolo, E. (2017). Perancangan Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Asidosis  Tubulus  Renalis  Menggunakan  Metode Certainty Factor dengan Penulusuran Forward Chaining, 1 (1), 4.
Ghozali,  I.  (2006). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Makful. (n.d.). Hama Dan Penyakit Tanaman Semangka. Retrieved September 7, 2018,  diakses  dari  https://balitbu.litbang.pertanian.go.id/index.php/hasil- penelitian-mainmenu-46/671-hama-dan-penyakit-tanaman-semangka.
O’Brian,  James  A.,  2005, Pengantar  Sistem  Informasi  Perspektif  Bisnis  dan Manajerial , McGraw-Hill Irwin, Edisi 12. Jakarta : Salemba Empat.
Puspitasari, D. (n.d.). Sistem Pakar Diagnosa Diabetes Nefropathy dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web Dan Mobile, 6.
Rohajawati, S., & Supriyati, R. (2010). Sistem Pakar: Diagnosis Penyakit Unggas dengan  Metode  Certainty  Factor. CommIT  (Communication  and Information Technology) Journal , 4 (1), 41. https://doi.org/10.21512/commit.v4i1.534.
Sari, N. A. (2013). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam, 4.
Sihotang,  H.  T.  (2014).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kolesterol  pada Remaja dengan Metode Certainty Factor (Cf) Berbasis Web, 15 (1), 8.