Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 168-177

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA PENYAKIT TANAMAN JAMBU KRISTAL PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR
Deri Kurniawan 1* , Winda Apriandari 2 , Agung Pambudi 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Email: 1* deri068@ummi.ac.id, 2 winda.apriandari@ummi.ac.id, 3 agungpambd@ummi.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 1 Juli 2023, diterima untuk diterbitkan: 2 Agustus 2023)

## Abstrak
Varietas  jambu  biji  yang  disebut  Jambu  Kristal  yang  menunjukkan  potensi  untuk  dikembangkan  di  Indonesia karena cocok dengan kondisi tanah, iklim, dan cuaca di Indonesia, serta meningkatnya permintaan pasar. Meskipun demikian,  tanaman  jambu  kristal  tetap  rentan  terhadap  serangan  hama  dan  penyakit  yang  dapat  menghambat pertumbuhan dan menyebabkan kerugian bagi para petani. Jika serangan Hama dan Penyakit pada tanaman jambu kristal tidak segera didiagnosis dan ditangani, konsekuensinya dapat berupa kematian tanaman, kerusakan pada buah,  serta  penurunan  produksi  yang  signifikan.  Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar  yang bertujuan untuk membantu petani dalam mendiagnosis Hama dan Penyakit pada tanaman Jambu Kristal.  Dalam penelitian ini, Metode Certainty Factor digunakan sebagai alat penalaran untuk mengestimasi tingkat keyakinan dalam  melakukan  diagnosis  terhadap  Hama  dan  Penyakit  yang  menyerang  tanaman  jambu  kristal.  Algoritma Certainty Factor memproses input nilai ketidakpastian dari pengguna dengan menggunakan premis tunggal dan kesimpulan  untuk  menghasilkan  nilai  diagnosis  berupa  persentase.  Sistem  pakar  didukung  oleh  8  basis pengetahuan yang berisi informasi terkait Hama dan Penyakit pada tanaman Jambu Kristal. Sistem pakar yang dibangun menunjukan bahwa sistem mampu mendiagnosa Penyakit Busuk Akar dengan nilai keyakinan sebesar 97,60%.
Kata kunci : diagnosa hama penyakit tanaman jambu kristal, sistem pakar, metode certainty factor

## EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING PESTS AND DISEASES OF CRYSTAL GUAVA PLANTS USING THE CERTAINTY FACTOR METHOD

## Abstract
A guava variety called Jambu Kristal (Crystal Guava) that shows potential to be developed in Indonesia because it  is  suitable  for  soil,  climate,  and  weather  conditions  in  Indonesia,  as  well  as  increasing  market  demand. Nevertheless,  crystal  guava  plants  remain  vulnerable  to  pests  and  diseases  that  can  hinder  growth  and  cause losses to farmers. If pest and disease attacks on crystal guava plants are not diagnosed and treated immediately, the consequences can include plant death, damage to the fruit, as well as a significant decrease in production. This research develops an expert system application that aims to assist farmers in diagnosing pests and diseases in Crystal Guava plants. In this research, the Certainty Factor Method is used as a reasoning tool to estimate the level  of  confidence  in  diagnosing  pests  and  diseases  that  attack  crystal  guava  plants.  The  Certainty  Factor algorithm processes the uncertainty value input from the user using a single premise and conclusion to produce a diagnosis value in the form of a percentage. The expert system is supported by 8 knowledge bases that contain information related to pests and diseases in Crystal Guava plants. The built expert system shows that the system is able to diagnose Root Rot Disease with a confidence value of 97.60%.
Keywords: diagnosing pests and diseases of crystal guava plants, expert system, certainty factor method

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  memegang  peranan  penting  dalam ekonomi  Indonesia,  yang  mencakup  berbagai  jenis tanaman  termasuk  jambu  kristal.  Jambu  kristal merupakan  salah  satu  kultivar  jambu  biji  ( Psidium
guajava )  yang  berukuran  besar,  tanpa  biji,  dan  rasa sangat  manis.  Hal  ini  membuat  jambu  kristal memiliki  harga  yang  tinggi  dan  menjadi  varietas jambu biji yang diminati secara luas.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
Jambu  kristal  diperkenalkan  di  Indonesia  pada tahun  2001  melalui  mutasi  jambu Muangthai  Pak yang diintroduksi oleh Taiwan Engineering Mission di  Mojokerto  [1].  Potensi  pengembangan  tanaman jambu kristal di Indonesia sangat besar karena cocok dengan kondisi tanah, iklim, dan cuaca di negara ini. Selain itu, permintaan akan produk jambu kristal juga terus  meningkat  [2].  Data  Badan  Pusat  Statistik  [3] menunjukkan peningkatan signifikan produksi jambu biji, termasuk jambu kristal, dari tahun 2019 hingga 2021.
Pemerintah  Indonesia  telah  mengakui  potensi jambu  kristal  sebagai  komoditas  unggulan  nasional. Program-program  pemerintah  telah  diluncurkan untuk  mendukung  pengembangan  jambu  kristal, termasuk  bantuan  benih,  sarana  produksi,  rumah kemasan,  alat  pascapanen,  dan  lainnya  bagi  petani yang  tertarik  dalam  budidaya  tanaman  tersebut  [4]. Banyak  petani  yang  telah  memulai  budidaya  jambu kristal  secara  swadaya  karena  prospek  pasar  yang baik, baik di pasar lokal  juga   internasional. Hal ini menjadikan budidaya tanaman jambu kristal sebagai peluang bisnis menjanjikan bagi petani baru.
Namun,  seperti  tanaman  lainnya,  jambu  kristal rentan  dengan  serangan  penyakit  dan  hama  yang dapat menghambat pertumbuhannya. Kerugian akibat hama  dan  penyakit  ini  meliputi  kematian  tanaman, kerusakan  buah,  dan  penurunan  produksi  yang signifikan. Banyak petani tanaman jambu kristal yang merugi karena sulitnya mendeteksi penyakit tanaman secara dini, terutama dengan kondisi cuaca yang tidak menentu [5]. Hal ini menjadi lebih rumit bagi petani baru  yang  belum  berpengalaman  dalam  budidaya jambu  kristal  dan  ingin  memperoleh  keuntungan maksimal dari usahanya [6].
Dalam bidang pertanian, konsultasi dengan pakar menjadi  penting  untuk  mengetahui  solusi  terhadap hama dan penyakit yang menyerang tanaman jambu kristal,  serta  untuk  mencapai  hasil  panen  yang optimal.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengembangan ilmu  yang  tepat  dalam  menyelesaikan  masalah  ini, seperti penggunaan sistem pakar.
Sistem  pakar  menurut  [7]  adalah  sebuah  sistem yang dirancang untuk mencoba menyerap pengetahuan  pakar  atau  ahli  ke  dalam  komputer, sehingga  komputer  mampu  untuk  menyelesaikan permasalahan  dengan  cara  yang  sama  seperti  yang para  ahli  lakukan  di  bidang  tertentu.  Sedangkan menurut [8] Aplikasi komputer yang banyak dipakai dalam  menemukan  solusi  atas  suatu  permasalahan yang  berkaitan  dengan  pemikiran  atau  keahlian seorang pakar disebut sistem pakar.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan untuk mengembangkan sistem pakar dalam mendiagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman. Sebagai  contoh,  penelitian  oleh  [6]  menggunakan metode certainty factor dan mencapai tingkat akurasi sebesar 91,36%. Selain itu, penelitian lainnya oleh [9] dan  [10]  juga  mencapai  tingkat  akurasi  yang  cukup
tinggi  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Dempster-Shafer . Berdasarkan perbandingan dari penelitian- penelitian  tersebut,  metode  yang  memiliki  tingkat akurasi  tertinggi  dalam  mendiagnosis  penyakit  pada tanaman hortikultura adalah metode certainty factor . Namun,  penelitian  sebelumnya  terbatas  pada beberapa  hama  dan  penyakit  dengan  jumlah  gejala yang terbatas pula.
Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  sebuah  sistem  pakar  diagnose penyakit  dan  hama  tanaman  jambu  kristal  dengan penerapan  metode certainty  factor berbasis web . Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  para petani, khususnya petani baru, dalam mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman jambu kristal  dan  memberikan  solusi  cara  penanganannya. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  akan  menambahkan basis  pengetahuan  pada  aplikasi  sehingga  dapat menghasilkan  informasi  yang  lebih  banyak  bagi pengguna.
Penelitian  [6]  menjadi  dasar  untuk  melakukan pengembangan  penelitian  aplikasi  sistem  pakar. Penelitian  tersebut  memiliki  kelebihan  karena terdapat nilai akurasi sebesar 91,36% yang dilakukan dengan mengasumsikan kasus  sebanyak  100  pohon. Namun penelitian tersebut memiliki kekurangan dari segi basis pengetahuan karena hanya terdapat 5 hama dan  penyakit  dengan  20  gejala.  Penelitian  ini menambahkan 3 hama dan penyakit dengan 8 gejala sehingga,  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih banyak terhadap pengguna.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan beberapa tahap metode yang dapat dilihat secara visual melalui Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah tahapan yang berkaitan dengan memperoleh informasi yang diperlukan untuk melakukan  penelitian.  Cara  yang  dipakai  dalam melakukan  pengumpulan  data  yaitu  melalui  studi literatur  dan  wawancara  dengan  pakar  untuk mengumpulkan  informasi  mengenai  gejala  dan  tipe penyakit dan hama pada tanaman jambu kristal, dan menentukan nilai gejala kepercayaan dan solusi yang tepat untuk pengendalian hama atau penyakit. 2.2 Analisa  Data  Dengan  Metode  Certainty Factor
Setelah memperoleh data pada tahap sebelumnya, langkah selanjutnya adalah menganalisis data dengan penggunaan  metode certainty  factor .  Tahapan- tahapan dalam proses ini meliputi:
1. Penyusunan  data  gejala  hama  dan  penyakit kedalam bentuk rule.
2. Pemberian nilai keyakinan setiap gejala.
3. Input data  gejala  dari user bedasarkan  nilai kepastian.
4. Penghitungan berdasarkan aturan rumus certainty factor .
Kaidah untuk aturan premis tunggal: CF[H,E] =  CF[H] * CF[E] ...…………………(1) Dimana: CF[H] = Ukuran keyakinan pengguna CF[E] = Ukuran keyakinan pakar Kaidah untuk kesimpulan: CF Kombinasi CF[H,E] 1 = CF[H,E] 1 – CF[H,E] 2 * (1-CF[H,E] 1 ) ..………………………………..(2) CF Kombinasi CF[H,E] old 3 = CF[H,E] old – CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old )..……………………………..(3)
5. Memperoleh  hasil  persentase  jenis  hama  atau penyakit yang dialami.

## 2.3 Perancangan Sistem
Perancangan Sistem
melibatkan proses perancangan alur algoritma certainty factor dan user interface dengan menggunakan mockup sebagai alat bantu  untuk  menentukan  tata  letak,  interaksi,  dan desain  visual  dari  sistem  yang  dikembangkan. Mockup membantu dalam memvisualisasikan bagaimana  sistem  akan  terlihat  dan  berfungsi sebelum pengembangan aktual dimulai.

## 2.4 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  proses  aktual memasukkan desain dan spesifikasi sistem ke dalam bentuk program komputer yang dapat dijalankan dan digunakan  oleh  pengguna.  Implementasi  sistem melibatkan pemrograman, pengkodean, dan pemasangan  sistem  ke  lingkungan  yang  tepat  agar dapat berfungsi dengan baik.

## 2.5 Pengujian Sistem
Pada  fase  ini  dilakukannya  pengujian  sistem dengan  menggunakan  metode  pengujian  yaitu Whitebox  Testing dan Black  Box  Testing untuk menguji kesesuaian fungsionalitas yang terdapat pada
aplikasi  serta  membandingkan  kesesuaian  hasil antara  sistem  aplikasi  yang  dirancang  dengan penerapan  metode certainty  factor dengan  hasil perhitungan yang dilakukan secara manual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Informasi yang didapat dalam penelitian ini terdiri dari  kajian  literatur  dan  wawancara  pakar  tentang gejala,  penyakit  dan  juga  hama  seperti  yang ditunjukan  pada  Tabel  1  dan Tabel  2.  Pada  Tabel 1 Data Hama dan Penyakit nomor 1-5 merupakan hasil dari  kajian  literatur  dan  6-8  merupakan  hasil  dari wawancara pakar kemudian, pada Tabel 2 data gejala 1-20 merupakan hasil dari kajian literatur dan 21-28 merupakan hasil dari wawancara pakar.
Tabel 1. Data Hama dan Penyakit Tanaman Jambu Kristal
No. Hama dan Penyakit Kode Hama dan Penyakit 1 Hama Lalat buah HP1 2 Hama Kutu Putih HP2 3 Hama Ulat Kantong HP3 4 Hama Belalang HP4 5 Penyakit Karat Daun HP5 6 Penyakit Embun Jelaga HP6 7 Penyakit Busuk Buah HP7 8 Penyakit Busuk Akar HP8

## Tabel 2. Data Ciri-Ciri dan Gejala Hama dan Penyakit
Tanaman Jambu Kristal No. Ciri–Ciri dan Gejala Hama dan Penyakit Kode Gejala 1 Bintik berwarna coklat akibat tusukan pada buah G1 2 Buah mengalami pembusukan G2 3 Bintik-bintik berwarna hitam terlihat pada biji buah yang masih muda G3 4 Buah memiliki bercak berwarna coklat G4 5 Buah berguguran G5 6 Serbuk putih terlihat pada batang, daun, dan buah G6 7 Banyak semut terlihat berkerumun di tanaman G7 8 Kerontokan terjadi saat bunga mulai muncul G8 9 Bakal buah mengalami proses pengguguran G9 10 Daun memiliki lubang-lubang kecil yang terlihat G10 11 Pucuk daun terlihat menggulung G11 12 Daun mengalami kerutan dan menggulung G12 13 Daun mengalami kerontokan G13 14 Daun mengering G14 15 Buah terdapat lubang bekas gigitan berukuran kecil G15 16 Daun memiliki bercak berwarna merah bata G16 17 Daun memiliki bercak kering berwarna putih berbentuk oval G17 18 Daun menguning G18 19 Terdapat lapisan seperti arang berwarna hitam pada daun G19 20 Terdapat bercak yang banyak berwarna hitam pada daun G20 21 Daun menjadi sobek G21 22 Daun berlubang besar G22 23 Terdapat bintik bintik memar pada kulit buah G23
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
No. Ciri–Ciri dan Gejala Hama dan Penyakit Kode Gejala 24 Bintik-bintik hitam pada daun, tangkai, atau kulit buah G24 25 Pertumbuhan tanaman terasa lambat G25 26 Akar berubah warna menjadi warna hitam atau coklat G26 27 Beberapa bagian tanaman menjadi layu G27 28 Bercak kecil sebesar ukuran jarum G28

## 3.2 Analisa  Data  Dengan  Metode  Certainty Factor
Setelah melakukan pengumpulan data, pada tahap ini terdiri dari beberapa tahap yang berperan penting dalam  membentuk  data  yang  telah  diperoleh  agar sesuai  dengan  aturan  yang  dibutuhkan  dalam penggunaan metode certainty factor yaitu diantaranya sebagai berikut.
3.2.1 Penyusunan Data Gejala Hama Dan Penyakit Kedalam Bentuk Rule
Dalam tahapan ini data gejala, hama dan penyakit disusun kedalam bentuk rule yang diantaranya hama dan  penyakit  memiliki  beberapa  gejala  yang  terikat seperti  yang  ditunjukan  Tabel  3.  Kemudian  pada Gambar 3 merupakan bagan aturan yang menunjukan relasi antara hama penyakit dengan gejala.
Tabel 3. Rule Hama dan Penyakit Tanaman Jambu Kristal Yang Terikat Gejala
Kode Gejala H P1 H P2 H P3 H P4 H P5 H P6
H P7 H P8 G1 ✓ - - - - - - - G2 ✓ - - - - - - - G3 ✓ - - - - - - - G4 ✓ - - - ✓ - - - G5 ✓ - - - - - - - G6 - ✓ - - - - - - G7 - ✓ - - - - - - G8 - ✓ - - - - - - G9 - ✓ - - - - - - G10 - - ✓ - - - - - G11 - - ✓ - - - - - G12 - - ✓ - - - - - G13 - - ✓ - ✓ ✓ ✓ ✓ G14 - - ✓ - ✓ - - - G15 - - ✓ - - - - - G16 - - - - ✓ - - - G17 - - - - ✓ - - - G18 - - - - ✓ - - - G19 - - - - - ✓ - - G20 - - - - - ✓ - - G21 - - - ✓ - - - - G22 - - - ✓ - - - - G23 - - - - - - ✓ - G24 - - - - - - ✓ - G25 - - - - - - - ✓ G26 - - - - - - - ✓ G27 - - - - - - - ✓ G28 - - - - - - - ✓
3.2.2 Pemberian Nilai Keyakinan Setiap Gejala Pada  tahapan  ini  dilakukannya  penetapan  nilai keyakinan  dari  seorang  pakar  terhadap  setiap  gejala
yang terikat dengan hama atau penyakit seperti yang ditunjukan pada Tabel 5 berdasarkan rule yang telah ditetapkan  sebelumnya,  kemudian  pakar  menjawab pertanyaan dengan menggunakan nilai ketidakpastian seperti pada Tabel  4.
Tabel 4. Nilai Ketidakpastian Keterangan Bobot Tidak ada 0 Tidak Tahu 0.2 Mungkin Ada 0.4 Kemungkinan Besar Ada 0.6 Hampir Pasti Ada 0.8 Pasti Ada 1

## Gambar 2. Bagan Aturan Hama dan Penyakit Tanaman Jambu Kristal

## Tabel 5. Pemberian Nilai Ketidakpastian Untuk Setiap
Gejala Nama Hama dan Penyakit Kode Gejala CF HP8 G13 1 G25 1 G26 1 G27 1 G28 1 Tabel 6. Nilai Keyakinan Pengguna. Keterangan Bobot Sangat Tidak Yakin 0 Tidak Yakin 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1

## 3.2.3 Input  Data  Gejala  Dari  User  Berdasarkan Nilai Keyakinan
Dalam  tahapan  ini,  pengguna  diasumsikan menjawab pertanyaan terkait gejala yang dialami oleh tanaman jambu kristalnya dengan berdasarkan Tabel 6,  dan  menetapkan  nilai  keyakinan  pada  beberapa gejala seperti yang di tunjukan pada Tabel 7.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
Tabel 7. Simulasi Input Nilai Gejala Pengguna Pertanyaan dari Sistem Jawaban Pengguna G1 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G2 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G3 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G4 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G5 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G6 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G7 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G8 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G9 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G10 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G11 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G12 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G13 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G14 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G15 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G16 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G17 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G18 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G19 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G20 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G21 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G22 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G23 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G24 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G25 ada pada tanaman anda? Sedikit Yakin G26 ada pada tanaman anda? Sangat Tidak Yakin G27 ada pada tanaman anda? Yakin G28 ada pada tanaman anda? Yakin

## 3.2.4 Perhitungan  Manual  Berdasarkan  Rumus Metode Certainty Factor
Setelah  nilai  masukan  diterima  dari  pengguna, langkah  berikutnya  yakni  melakukan  penghitungan manual menggunakan rumus metode certainty factor yaitu dengan menghitung seluruh gejala berdasarkan rule yang telah dibuat.
1. Kaidah premis tunggal untuk mendapatkan nilai CF[H, E] dihitung menggunakan persamaan 1 untuk Penyakit Busuk Akar.
G1=Daun mengalami kerontokan(1)
CF [H, E] 1 =  CF [H] 1 * CF [E] 1
=  0 * 1
=  0 G2=Pertumbuhan tanaman terasa lambat(1) CF [H, E] 2 =  CF [H] 2 * CF [E] 2 =  0,8 * 1 =  0,8 G3=Akar berubah warna menjadi warna hitam atau coklat(1) CF [H, E] 3 =  CF [H] 3 * CF [E] 3
=  0 * 1 0 G4=Beberapa bagian tanaman menjadi layu(1) CF [H, E] 4 =  CF [H] 4 * CF [E] 4 =  0,8 * 1 =  0,8 G5=Bercak kecil sebesar ukuran jarum(1) CF [H, E] 5 =  CF [H] 5 * CF [E] 5 =  0,8 * 1 =  0,8
2. Kaidah  Kesimpulan  dihitung  menggunakan persamaan 2 untuk Penyakit Busuk Akar.
CF kombinasi CF [H, E] 1,2 = CF [H, E] 1 + CF [H, E] 2 * (1-CF [H, E] 1 ) = 0 + 0,4 * (1-0) = 0 + 0,4 * 1 = 0 + 0,4
0,40 𝑜𝑙𝑑1
CF kombinasi
CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑,3 = CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑1 + CF [H, E] 3 * (1-CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑1 )
= 0,4 + 0 * (1-0,4) = 0,4 + 0 * 0,6 = 0,4 + 0 = 0,40 𝑜𝑙𝑑2
CF kombinasi CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑,4 = CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑2 + CF [H, E] 4 * (1-CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑2 )
= 0,4 + 0,8 * (1-0,4)
= 0,4 + 0,8 * 0,6
= 0,4 + 0,48 = 0,88 𝑜𝑙𝑑3 CF kombinasi CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑,5 = CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑3 + CF [H, E] 5 * (1-CF [H, E] 𝑜𝑙𝑑3 )
= 0,88 + 0,8 * (1-0,88) = 0,88 + 0,8 * 0,12
= 0,88 + 0,096 = 0,976 𝑜𝑙𝑑4

## 3.2.5 Memperoleh  Hasil  Persentase  Jenis  Hama Atau Penyakit Yang Dialami
Setelah melakukan perhitungan manual terhadap data  yang  di  berikan  pengguna,  pada  tahap  ini merupakan  tahap  memperoleh  hasil  perhitungan dengan  cara  mengambil  nilai  maksimal  dari  hasil perhitungan  kesimpulan  terakhir  sebelumnya  yaitu diperoleh  nilai  tertinggi  sebesar  0,976  atau  97,60% dengan terdiagnosa Penyakit Busuk Akar.

## 3.3 Perancangan Sistem

## 3.3.1 Perancangan Alur Algoritma
Perancangan  alur  algoritma  diperlukan  untuk memperjelas  tahapan  atau  cara  kerja  algoritma certainty  factor dalam  mengolah  dan  menarik  hasil atau  kesimpulan.  Berikut  merupakan  alur  algoritma certainty factor yang disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Perancangan Alur Algoritma
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177

## 3.3.2 Perancangan Tampilan Sistem
Perancangan tampilan sistem melibatkan perancangan antarmuka pengguna. Ini penting dalam aplikasi  sistem  pakar  karena  digunakan  untuk konsultasi  interaktif  antara  pengguna  dan  sistem. Beberapa perancangan mockup membantu visualisasi tata letak dan konten.
1. Perancangan Tampilan Beranda Perancangan  tampilan  “Beranda”  dirancang dengan  tujuan  memberikan  informasi  penting mengenai  apa  yang  dapat  dilakukan  aplikasi terhadap  pengguna  saat  mengunjungi  situs  atau aplikasi.  Pada  tampilan  ini  pengguna  dapat dengan mudah mengakses fitur konsultasi.

## Gambar 4. Perancangan Tampilan Beranda

## 2. Perancangan Tampilan Konsultasi
Perancangan tampilan
"Konsultasi" memungkinkan  pengguna  memilih  jawaban berdasarkan  tingkat  kepercayaan  pengguna  dari pertanyaan  gejala  yang  diajukan.  Jawaban pengguna  digunakan  sebagai input untuk dilakukan  diagnosa  oleh  sistem  atau  oleh inference  engine kemudian,  akan  dialihkan  ke halaman Hasil Konsultasi.
3. Perancangan Tampilan Hasil Konsultasi
Perancangan Tampilan "Hasil Konsultasi" menampilkan  hasil  diagnosis  dan  rekomendasi secara  jelas  dan  informatif  kepada  pengguna setelah  melakukan  konsultasi.  Tampilan  ini mencakup persentase diagnosis, bahan aktif, serta solusi berupa langkah-langkah yang direkomendasikan untuk penanganan atau pengendalian  hama  dan  penyakit  pada  tanaman jambu kristal.
Gambar 6. Perancangan Tampilan Hasil Konsultasi
4. Perancangan Tampilan Tentang Perancangan tampilan “Tentang” dirancang untuk menyajikan  informasi  yang  relevan  mengenai aplikasi, termasuk informasi pakar dan knowledge engineer yang  bertanggung  jawab  dalam mengembangkan dan memelihara aplikasi.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177

## Gambar 7. Perancangan Tampilan Tentang
5. Perancangan Tampilan Masuk
Perancangan tampilan “Masuk” dirancang dengan tujuan  memudahkan  pengguna  untuk  mengakses akun  mereka  dan  menyimpan  data  diagnosa sebelumnya.
Gambar 8. Perancangan Tampilan Masuk
6. Perancangan Tampilan Daftar
Perancangan  tampilan  “Daftar”  memudahkan pengguna  untuk  membuat  akun  baru  dengan hanya memasukan informasi berupa nama, email , dan  kata  sandi  yang  nantinya  pendaftar  harus melakukan verifikasi email dengan mengunjungi tautan yang dikirimkan oleh aplikasi.
Gambar 9. Perancangan Tampilan Daftar
7. Perancangan  Tampilan  Kirim  Ulang Email Verifikasi Perancangan  tampilan  "Kirim  Ulang Email Verifikasi"  memungkinkan  pendaftar  untuk mengirim  ulang email verifikasi  jika,  pendaftar tidak menerima email verifikasi berisi tautan atau tidak  menerima email verifikasi  dikarenakan masalah lainnya.
Gambar 10. Perancangan Tampilan Kirim Ulang Email
8. Perancangan Tampilan Lupa Kata Sandi Perancangan  tampilan  "Lupa  Kata  Sandi" digunakan  oleh  pengguna  yang  lupa  kata  sandi mereka.  Pengguna  akan  diminta  mengisi email dan  akan  memperoleh email berisi  tautan  untuk pengaturan  ulang  kata  sandi.  Tautan  tersebut memungkinkan  pengguna  mengisi  formulir dengan kata sandi dan konfirmasi kata sandi yang baru.
Gambar 11. Perancangan Tampilan Lupa Kata sandi
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
9. Perancangan  Tampilan  Riwayat  Konsultasi Pengguna
Perancangan  tampilan  "Riwayat  Konsultasi Pengguna" berisi riwayat diagnosa yang dilakukan  oleh  pengguna  sebelumnya.  Jika pengguna sudah masuk ke akun mereka, riwayat tersebut  akan  tersedia.  Namun,  bahkan  jika pengguna melakukan diagnosa sebelumnya tanpa masuk  ke  akun  mereka,  riwayat  diagnosa  dapat disimpan  dan  dapat  diakses  setelah  masuk  ke akun.

## Gambar 12. Perancangan Tampilan Riwayat Konsultasi Pengguna

## 3.4 Implementasi Sistem
Pada  fase  ini,  desain  sistem  yang  dibuat  sebagai mockup akan  diimplementasikan  kedalam  kode program  dengan  bahasa  pemrograman  Javascript menggunakan framework Next.js. Data fakta, aturan, serta  riwayat  diagnosa  disimpan  dalam  basis  data MySQL,  dan  melakukan  implementasi  algoritma certainty factor kedalam sistem.

## 3.5 Pengujian Sistem
Pada  fase  ini,  dilakukan  pengujian  sistem  agar sistem  yang  telah  dibuat  beroperasi  dan  berjalan sesuai  harapan.  Dalam  penelitian  ini,  pengujian sistem dilakukan melalui metode pengujian perangkat  lunak  yang  sudah  ada,  yaitu White  Box Testing dan Black Box Testing .

## 3.5.1 Whitebox Testing
Pada tahap white box testing ini, mesin penalaran yang  telah  diimplementasikan  dengan  penerapan algoritma certainty  factor akan  dilakukan  pengujian fungsionalitasnya dengan automation testing menggunakan framework Jest  JS.  Pengujian  yang dilakukan  berupa  kesesuaian knowledge  base , rule dan kesesuaian nilai output . Hasil pengujian disajikan pada Gambar 13, yang mana output yang dihasilkan sesuai  dengan  ekspektasi  pengujian  terhadap knowledge  base dan  perhitungan  manual  yang dilakukan  yaitu  Penyakit  Busuk  Akar  dengan  nilai 0.9760 atau 97.60%.
Gambar 13. Output Automation Testing dengan Jest JS

## 3.2.6 Black Box Testing
Pada  fase  ini,  dilakukan  pengujian  pada keseluruhan halaman aplikasi diagnosa penyakit dan hama  tanaman  jambu  kristal  dengan  melakukan interaksi  dan  memasukan input data  serta  melihat kesesuaian output yang  dihasilkan.  Berikut  ini merupakan black  box  testing yang  disajikan  pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian dengan Blacbox Testing Nama Menu Prosedur Pengujian Input Harapan Output Hasil N av ig asi Mengklik link “Beranda” - Menampilk an Halaman Beranda Sesuai Mengklik link “Konsultasi” - Menampilk an Halaman Konsultasi Sesuai Mengklik link “Tentang” - Menampilk an Halaman Tentang Sesuai Mengklik link “Masuk” - Menampilk an Halaman Masuk Sesuai H al am an B er an d a
Mengklik tombol “Konsultasi Sekarang” - Menampilk an Halaman Konsultasi Sekarang Sesuai Mengklik tombol “Tentang Aplikasi” - Menampilk an Halaman Tentang Sesuai H al am an K o n su lt asi Mengklik tombol “Memulai” - Memfokusk an layar ke bagian pertanyaan Sesuai Mengklik tombol “Pertanyaan Sebelumnya” - Memfokusk an layar ke Jawaban Sebelumny a
Sesuai
Mengklik tombol “Pertanyaan Sebelumnya” - Memfokusk an layar ke Jawaban Selanjutnya Sesuai Menklik tombol ikon “?” - Menampilk an shortcut papan ketik Sesuai Mengklik tombol jawaban berdasarkan nilai keyakinan - Tombol jawaban aktif berubah sesuai dengan nilai keyakinan yang dipilih Sesuai
Mengklik tombol “Yakin dan Diagnosa” Jawaba n gejala berdasa rkan nilai keyaki nan Memproses jawaban dan mengalihka n halaman ke Halaman Hasil Diagnosa serta menampilk an hasil diagnosa Sesuai H al am a n H as il K o n su lt
asi
Mengklik tombol “Lihat Solusi” - Memfokusk an layar ke bagian Solusi
Sesuai
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
Nama Menu Prosedur Pengujian Input Harapan Output Hasil Mengklik tombol “Persentase kemungkinan penyakit lainnya” - Menampilk an persentase kemungkin an penyakit lainnya Sesuai Mengklik tombol “Diagnosa Ulang” - Mengalihka n Halaman Konsultasi Sesuai H al am an M as u k Mengklik tombol
“Masuk” Mengis i email dan kata sandi Mengalihka n ke Halaman Riwayat Konsultasi Pengguna
Sesuai
Mengklik link ”Atur Ulang Kata Sandi” - Menampilk an Halaman Atur Ulang Kata Sandi Sesuai Klik link “Daftar disini” - Menampilk an halaman Daftar
Sesuai H al am an D af ta r Klik tombol “Daftar”
Mengis i Nama Lengka p, Email , dan Kata Sandi Menampilk an notifikasi pendaftaran berhasil Sesuai Mengklik link “Kirim Ulang” - Menampilk an halaman Kirim Ulang Email Verifikasi Sesuai Klik tombol “Masuk” - Menampilk an Halaman Masuk Sesuai
H al am an K ir im
U la n g Em a il V er if ik asi Klik “Kirimi Saya Email ” Mengis i Email Menampilk an notifikasi email verifikasi berhasil dikirim Sesuai H al am an L u p a K at a S an d i Klik “Kirimi Saya Email ” Mengis i Email Menampilk an notifikasi pengaturan ulang kata sandi behasil dikirim Sesuai H al am a n R iw ay a t K o n su lt asi P en g g u na
Klik tombol “Lihat Detail” - Menampilk an Halaman “Hasil Konsultasi” Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa implementasi  metode certainty  factor dalam diagnosis  penyakit  melibatkan  pembuatan  basis aturan  dan  penentuan  nilai  keyakinan  oleh  pakar. Pengguna  memilih  gejala  berdasarkan  keyakinan mereka, dan perhitungan dilakukan untuk mendapatkan  persentase  hama  atau  penyakit  yang terdiagnosis.  Perangkat  lunak  yang  menerapkan
metode certainty factor diuji menggunakan white box testing dan black box testing , menghasilkan diagnosis Penyakit  Busuk  Akar  dengan  nilai  0,9760  atau 97,60%, sesuai dengan perhitungan manual.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Izzul,  F.  Noor,  Y.  Bakhtiar,  and  A.  Saleh, “Pemanfaatan  Tanaman  Sela  pada  Lahan Budidaya Jambu Kristal (Psidium guajava L.) di Desa Neglasari (Utilization Of Alley Croping on Crystal Guava (Psidium guajava L.) Cultivation in  Neglasari  Village),” Jurnal  Pusat  Inovasi Masyarakat Juli , vol. 2020, no. 5, pp. 763–770, 2020.
[2]  Kundrat,  L.  Sumarti,  and  U.  Sumarna, “ANALISIS  UJI  KELAYAKAN  BUDIDAYA JAMBU BIJI KRISTAL (Psidium guajava L) DI DESA CIWARINGIN KECAMATAN LEMAHABANG KABUPATEN
KARAWANG,” Jurnal Ilmiah Pertanian , vol. 4, no. 1, 2022.
[3]  BPS,  “Produksi  Tanaman  Buah-buahan  2021,” bps.go.id , 2021. https://www.bps.go.id/indicator/55/62/6/produk si-tanaman-buah-buahan.html (accessed Dec. 11, 2022).
[4]  D.  Rosita,  “Prospek  Usaha  Jambu  Kristal,” hortikultura.pertanian.go.id ,  Feb.  18,  2019. https://hortikultura.pertanian.go.id/?p=3244 (accessed Jan. 03, 2023).
[5]  H.  Karamina,  W.  Fikrinda,  and  A.  T.  Murti, “Kompleksitas  pengaruh  temperatur  dan kelembaban  tanah  terhadap  nilai  pH  tanah  di perkebunan  jambu  biji  varietas  kristal  (Psidium guajava  l.) Bumiaji,  Kota Batu,” Kultivasi ,  vol. 16,  no.  3,  2017,  Accessed:  Jun.  16,  2023. [Online]. Available: https://journal.unpad.ac.id/kultivasi/article/view/ 13225
[6]  R.  Rophita,  D.  Saripurna,  and  M.  Gilang Suryanata,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Hama Dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Jambu  Kristal Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal CyberTech ,  vol.  4,  no.  1,  2021,  [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[7]  A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” JURNAL ILMIAH FIFO , Jun. 2019, Accessed:  Dec.  12,  2022.  [Online].  Available: https://doi.org/10.31227/osf.io/qmwxs
[8]  E.  Sagala,  J.  Hutagalung,  S.  Kusnasari,  and  Z. Lubis,  “Penerapan  Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosis penyakit Tanaman Carica Papaya di  UPTD.  Perlindungan  Tanaman  Pangan  dan Hortikultura  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer,” Jurnal CyberTech , vol. 1, no. 1, pp. 95– 103,
2021, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/ind ex
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023,hlm.168-177
[9]  M. Taufiqi Effendi, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Tumbuhan Mangga
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  3896–3902,  2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[10] R. Paleva, D. Arifianto, and A. Maryam Zakiyah,
“Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Jagung  Dengan Metode  Dempster  Shafer,”  2022.  [Online].
Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST