## IMPLEMENTASI ALGORITMA BREADTH FIRST SEARCH DAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN CABAI
Ganda Yoga Swara 1) , Minarni 2) , Putri Mandarani 3) , Anisya 4) , Dede Wira Trise Putra 5)
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika
1,2,3,4,5 Fakultas Teknik
1,2,3,4,5 Institut Teknologi Padang Email : gandayogaswara@itp.ac.id
Abstract
The  Department  of  Agriculture,  Food  Crops  and  Horticulture,  Regency  of  Lima  Puluh  Kota recorded a decrease in chili production every year which can cause direct losses to farmers. This is due to the presence of diseases that can reduce the quantity and quality of yields, increase production costs, and reduce the ability of farming businesses. To overcome this problem, the Department of Agriculture, Food Crops  and  Horticulture  has  deployed  agricultural  extension  workers  (PPL)  as  communicators  for development who are expected to play multiple roles, as teachers, mentors, advisors, information providers and farmer partners. In Fifty Cities District, the number of existing agricultural extension workers is 104 people. They foster 166,157 farmers with an area of  22,282 ha and plantation area of 28,150 ha who are members  of  more  than  1,400  farmer  groups  spread  over  410  jorong,  79  nagari,  and  13  sub-districts  in Lima  Puluh  Kota  Regency.  Because  the  extension  workers  are  not  comparable  with  the  number  of regions, the extension process, the performance of the extension workers, and the knowledge that will be conveyed  to  farmers  are  not  optimal.  Therefore,  a  system  was  designed,  namely  an  expert  system  for diagnosing  chili  plant  diseases  using  the  CF  (Certainty  Factor)  method  and  the  BFS  (Breadth  First Search)  algorithm.  Which  serves  to  assist  the  community  in  conducting  consultations  without  having  to meet a disease expert or wait for counseling.
Keywords : Expert system, Certainty factor, Breadth fisrt search, Chili plants

## Intisari
Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  mencatat terjadinya  penurunan  produksi  cabai  setiap  tahunnya  yang  dapat  menyebabkan  kerugian  langsung kepada petani. Hal ini disebabkan karena adanya penyakit yang dapat mengurangi kuantitas dan kualitas hasil,  peningkatan  biaya  produksi,  dan  mengurangi  kemampuan  usaha  tani.  Untuk  mengatasi  masalah ini  Dinas  Pertanian  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura  sudah  menurunkan  penyuluh  pertanian lapangan  (PPL)  sebagai  komunikator  pembangun  yang  diharapkan  dapat  bermain  multiperan,  sebagai guru, pembimbing, penasehat, penyampai informasi dan mitra petani. Pada Kabupaten Lima Puluh Kota, jumlah penyuluh pertanian yang ada berjumlah 104 orang. Mereka membina 166.157 jiwa petani dengan lahan  seluas  22.282  ha  dan  lahan  perkebunan  seluas  28.150  ha  yang  tergabung  lebih  dari  1.400 kelompok tani dan tersebar di 410 jorong, 79 nagari, dan 13 kecamatan di Kabupaten Lima Puluh Kota. Karena  tidak  sebandingnya  penyuluh  dengan  banyaknya  daerah  menyebabkan  proses  penyuluhan, kinerja penyuluh, dan ilmu yang akan disampaikan kepada petani menjadi tidak maksimal. Oleh karena itu dirancanglah sebuah sistem yaitu sistem pakar diagnose penyakit tanaman cabai  dengan metode CF (Certainty  Factor)  dan  algoritma  BFS  (Breadth  First  Search).  Yang  berfungsi  untuk  membantu masyarakat dalam melakukan konsultasi tanpa harus menemui pakar penyakit ataupun menunggu ketika dilakukan penyuluhan.
Kata Kunci : Sistem pakar, Certainty factor , Breadth fist search, Tanaman cabai

## 1. PENDAHULUAN
Cabai  merupakan  salah  satu  komoditas hortikultura  yang  banyak  dibudidayakan  oleh
petani di Indonesia, karena memiliki harga jual yang  tinggi  dan  memiliki  beberapa  manfaat kesehatan.  Salah  satunya  berfungsi  dalam mengendalikan  kanker  karena  mengandung lasparaginase dan capcaicin . Selain itu,
kandungan  vitamin  C  yang  cukup  tinggi  pada cabai  dapat  memenuhi  kebutuhan harian  setiap orang,  namun  harus  dikonsumsi  secukupnya untuk  menghindari  nyeri  lambung  (Prajnanta, 2001). Cabai atau lombok termasuk dalam suku terong-terongan (Solanaceae) dan  merupakan tanaman  yang  mudah  ditanam  di  dataran rendah  ataupun  di  dataran  tinggi.  Salah  satu kendala  menurunnya  produksi  cabai  adalah adanya  hama  dan  gangguan  penyakit  yang dapat  menyerang  sejak  tanaman  disemaikan sampai  tanaman  dipanen.  Ada  beberapa  hama pada  tanaman  cabai,  yaitu  :  thrips,  lalat  buah, kutu  kebul,  kutu  daun  persik,  kutu  daun, tungau,  dan  beberapa  penyakit  pada  tanaman cabai  yaitu  :  layu  fusarium,  layu  bakteri ralstonia, busuk buah antraknosa, virus kuning, bercak daun. Gangguan penyakit pada tanaman cabai sangat kompleks, baik pada musim hujan maupun  musim  kemarau.  Bahkan  dapat menyebabkan  kerugian  yang  cukup  besar (Duriat, dkk. 2009). Hal yang dapat menyebabkan  kerugian  langsung  pada  petani, antara  lain  adanya  penyakit  yang  dapat mengurangi  kuantitas  dan  kualitas  hasil, peningkatan  biaya  produksi,  dan  mengurangi kemampuan  usaha  tani  (Semangun,  1996). Untuk  mengatasi  masalah  ini  dinas  pertanian tanaman  pangan  dan  holtikultura  sudah menurunkan  penyuluh  pertanian  lapangan (PPL) sebagai  komunikator  pembangun  yang diharapkan dapat  bermain  multi  peran,  sebagai guru,  pembimbing,  penasehat,  penyampai informasi  dan  mitra  petani.  Karena  itu, peningkatan  kinerja PPL sangat  penting  di dalam mempertahankan kelangsungan program penyuluhan  di  tingkat  lapangan.  Di  kabupaten lima  puluh  kota,  jumlah  tenaga  penyuluh pertanian  yang  ada  berjummlah  104  orang. Mereka  membina  166.527  jiwa  petani  dengan lahan  seluas  22.282  ha  dan  lahan  perkebunan seluas  38.150  ha  yang  tergabung  lebih  dari 1.400  kelompok  tani  dan  tersebar  di  410 jorong,  79  nagari,  dan  13  kecamatan  di kabupaten  lima  puluh  kota.  Karena  tidak sebandingnya  penyuluh  dengan  banyaknya daerah menyebabkan proses penyuluhan, kinerja  penyuluh,  dan  ilmu  yang  akan  di sampaikan  kepada  petani  menjadi  tidak maksimal.
Untuk mengatasi permasalahan ini munculah sebuah solusi, yakni dengan membangun  sistem  pakar.  Dimana  system  ini dapat  membantu  memaksimalkan  kinerja
penyuluh dan membantu petani dalam menambah  pengetahuan  tentang  bagaimana cara  untuk mencegah  dan mengatasi  hama  dan penyakit  pada  tanaman  cabai  tanpa  harus menunggu penyuluhan terlebih dahulu, dimana sistem  ini  berbasis web hingga  nantinya  dapat diakses  dimana  saja  dan  dengan  aplikasi  ini dapat  mempermudah  dalam  mendiagnosa pencegahan  penyakit  tanaman  cabai.  Selain  itu aplikasi  web  juga  ringan  dan  dapat  diakses dengan  cepat  melalui browser yang  sudah terkoneksi internet . pengguna dapat mengakses aplikasi  ini  melalui  laptop, smartphone ,  atau bahkan  komputer  PC  dengan  mudah,  tidak seperti aplikasi-aplikasi desktop dimana pengguna  harus  menginstal  perangkat  lunak atau  aplikasi  yang  diperlukan  hanya  untuk memproses  data  dan  menghasilkan  informasi yang dibutuhkan.
Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  dalam membangun  sistem  pakar  untuk  diagnosa pencegahan  penyakit  tanaman  cabai  ini digunakan  metode CF  (Certainty  Factor) atau faktor  kepastian  yang  mampu  membuktikan apakah  suatu  fakta  itu  pasti  atau  tidak  pasti dalam  bentuk  metric.  Metode CF hanya  bisa mengolah  2  bobot  dalam  sekali  perhitungan. Untuk  bobot  yang  lebih  dari  2  banyaknya, untuk  melakukan  perhitungan  tidak  terjadi masalah  apabila  bobot  yang  dihitung  teracak, artinya tidak ada aturan untuk mengkombinasikan  bobotnya,  karena  untuk kombinasi  seperti  apapun  hasilnya  akan  tetap sama.  Dan  aplikasi  ini  juga  menggunakan algoritma BFS  (Breadth  First  Search) yang mampu  melakukan  pencarian  secara  melebar yang mengunjungi simpul secara preorder yaitu mengunjungi suatu simpul kemudian mengunjungi  semua  simpul  yang  bertetangga dengan simpul tersebut terlebih dahulu .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Studi Literatur
Mita  Fuljana  (2017)  dalam  penelitiannya dengan judul “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit
Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining
Berbasis Android”. Membangun  sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman  cabai  menggunakan  metode  forward chaining berbasis android yang dapat mempermudah  dalam  memberikan  informasi mengenai  penyebab  munculnya  penyakit  serta cara  penanggulangan  pada  tanaman  cabai
secara  cepat,  tepat  dan  akurat.  Tujuan  dari sistem ini dapat memberikan kemudahan dalam mendapatkan  informasi  yang  akurat  mengenai gejala,  penyakit  dan  pengendalian  pada tanaman cabai.
Hengki  Tamando  Sihotang (2015)  dalam penelitiannya  dengan  judul  “Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Dengan  Metode Certainty  Factor  (CF) Berbasis  Web”.  Aplikasi  ini  dapat  membantu pengguna  untuk  untuk  diagnosa  awal  penyakit kolestrol  berdasarkan  gejala  yang  dirasakan. Sistem akan menampilkan Besarnya kepercayaan gejala tersebut terhadap kemungkinan penyakit yang diderita pengguna. Besarnya nilai kepercayaan tersebut merupakan hasil perhitungan dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF ). Representasi pengetahuan  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  production  rule.  Metode  inferensi yang  digunakan  untuk  mendapatkan  konklusi yaitu penalaran maju (forward chaining). Siti  Rosdiana  (2019)  dalam  penelitiannya dengan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kopi Menggunakan  Metode Breadth  First  Search (BFS) Berbasis  Web”.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  penerapan  algoritma  Breadth  First Search digunakan untuk mengidentifikasi hama dan penyakit. Data yang dibutuhkan terdiri dari 5 hama, 5 penyakit, 28 gejala yang disebabkan oleh    hama    dan    penyakit    pada  perkebunan kopi.  Dalam  sistem  ini Certainty  Factor digunakan  untuk  menentukan  bobot  nilai  dari setiap  gejala.  Bobot  nilai  pada  setiap  gejala berasal  dari  pakar  dan  pengguna. Certainty Factor digunakan  untuk  menghitung  akurasi dari  diagnosis  yang  dilakukan.  Dalam  menguji sistem  ini,  berdasarkan  30  pengguna  yang dibagi menjadi 3 kelompok (pakar kopi, petani &  mahasiswa  pertanian  dan  mahasiswa  ilmu komputer). Penggunaan diminta untuk mengevaluasi  sistem  menggunakan  kuesioner yang  diberikan.  Berdasarkan  kuesioner  yang diberikan, pengguna menyatakan bahwa sistem dapat berjalan dengan baik. Kelompok pertama (75.56%),  kelompok  kedua  (73,78%)  dan kelompok ketiga (83.39%).

## 2.2 Sistem pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  cabang  dari Artifial  Intelligence  (AI) yang  melakukan penggunaan terhadap Pengetahuan
( Knowladge )  secara  luas,  yang  khusus  untuk
penyelesaiaan masalah-masalah yang biasanya dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Sistem  pakar bertindak  sebagai  penasehat  atau  konsultan pintar  dengan  mengambil  pengetahuan  yang di  simpan  dalam Knowledge  Base (Arhami, 2005).

## 2.3 Konsep Dasar Pemrograman
Progaram merupakan instruksi yang disusun secara sistematis, sedangkan pemrograman  yaitu  kumpulan  perintah  untuk mengerjakan  sesuatu  dengan  menggunakan bahasa  yang  dimengerti  oleh  komputer. Beberapa  bahasa  program  yang  dipakai  oleh para desainer website yaitu HTML, ASP, PHP, JSP,  Java  Script,  XML,  AJAX  dan  lain sebagainya.  Bahasa  pemrograman  yang  sering digunakan  untuk  membangun  aplikasi website adalah  HTML,  kelebihan  dari  HTML  yaitu bahasa  pemrograman  yang  lintas platform dan dapat disisipi dengan bahasa pemrograman lain seperti javascript, PHP dan lain-lain
2.4 PHP (Hypertext Preprocessor)
PHP  merupakan  bahasa script  server  side yang  dapat  digunakan  dengan  HTML  secara bersamaan  untuk  membangun  sebuah  aplikasi web. Bahasa PHP mirip dengan bahasa C, Perl dan  Java  dengan  keunikan  tersendiri.  PHP dapat  berkerja  dengan  baik  pada  sebagai  besar DBMS  seperti  oracle,  MSSQL,  SQL sever, MySQL, dbase dan postgreeSQL

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Jenis Penlitian
Dalam  sistem  ini  penulis  mencoba  untuk memberi  sebuah  solusi  dari  Implementasi Algoritma Breadth First Search untuk diagnosa penyakit  cabai  yang  dapat  membantu  user menentukan  jenis  penyakit,  gejala  dan  cara pencegahanya.

## 3.2 Struktur Program
Aplikasi sistem pakar yang penulis rancang adalah  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang terdiri  atas  menu  yang  menyediakan link ke berbagai  fitur  aplikasi.  Struktur  programnya seperti yang terlihat pada gambar 3.1:

## Gambar 3.1. Struktur Program

## 3.3 Context Diagram
Diagram  context adalah  gambaran  secara global mengenai sesuatu system dan menerapkannya  secara  garis  besar,  serta hubungan-hubungan entitas-entitas pada sistemnya  dapat  digambarkan  dalam  bentuk diagram.
Gambar 3.2. Context Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membangun  sebuah  sistem  yang baik  diperlukan  perencanaan  yang  matang, mulai  dari  tahapan persiapan  bahan  dan  proses perancangan. Karena dengan perencanaan yang tepat  akan  menghasilkan  sebuah  sistem  yang mudah untuk diterapkan
Dalam  membangun  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakit  tanaman  cabai  dengan metode CF (Certaity factor) dan algoritma BFS (Breadth  first  search) perancangan interface aplikasi berbasis website

## 4.1 Perancangan Interface Website
Halaman home merupakan  tampilan  awal ketika user mengakses  alamat  domain website . Halamam  utama  merupakan  tampilan  awal pada form menu  utama.  Pada  tampilan  utama atau home ini  terdapat  beberapa  menu  yang dapat  diakses  oleh user .  Pilihan  menu  tersebut diantaranya adalah informasi, cara menggunakan  aplikasi,  dan login .  Tampilan form utama dapat dilihat pada gambar 4.1.
Gambar 4.1. Halaman Home
Pada  halaman  utama  terdapat  beberapa menu,  jika user ingin  mengetahui  cara  untuk menggunakan  aplikasi, user dapat  melakukan klik  pada  opsi  menu  cara  menggunakan aplikasi seperti pada gambar 4.2.
Gambar 4.2. Halaman Cara Menggunakan Aplikasi
Pada  tampilan  menu  utama,  jika  ingin menggunakan  aplikasi  maka user dapat mengklik  menu login .  Setelah  user  menekan tombol login maka  akan  muncul  tampilan menu untuk pengisian username dan password .
Jika  pengguna  adalah user baru  maka  dapat lekakukan  registrasi  dengan  cara  menekan tombol register pada  menu login .  Tetapi  jika user sudah  melakukan  registrasi,  maka user dapat  melakukan login dengan  memasukkan username dan password yang sudah dibuat dan menakan  tombol login untuk  masuk  seperti pada gambar 4.3.

## Gambar 4.3. Halaman Login
Setelah  pada form login user menekan tombol register ,  maka user akan  di  alihkan  ke form registrasi.  Pada form registrasi  ini user dapat melakukan pendaftaran sebagai user baru dengan  cara  mengisi  semua  data  yang dibutuhkan  pada form register ,  diantaranya adalah nama lengkap, contact , alamat, username , password dan  foto user .  Manfaat alamat user pada  sistem  ini  adalah  untuk memudahkan  mengelompokkan  penyakit  yang ada dalam suatu kecamatan. Setelah semua data di  isi,  maka user dapat  menekan  tombol register untuk registrasi. Jika sudah melakukan registrasi, user dapat  melakukan login sesuai dengan username dan password yang  sudah di daftarkan seperti pada gambar 4.4.
Gambar 4.4. Halaman Registrasi
Halaman  ini  adalah  halaman  khusus  untuk admin ,  pada  halaman  utama  ini  akan ditampilkan  grafik  per  kecamatan  yang  sudah melakukan  konsultasi  pada  sistem  pakar  ini. Pada  halaman  utama  pada admin ini  terdapat beberapa  menu  yang  dapat  dilihat  oleh admin yaitu data user , data penyakit, data gejala, data gejala penyakit dan data konsultasi seperti pada gambar 4.5.
Gambar 4.5. Halaman Utama Admin
Pada  halaman  data user ini admin dapat melihat  data-data  dari user yang  sudah melakukan  pendaftaran  pada  sistem  pakar secara  lengkap.  Untuk  halaman  ini user dapat menambah, mengedit, dan menghapus data dari user seperti pada gambar 4.6.
Gambar 4.6. Halaman User Pada Admin
Jika admin ingin  menambah user , admin dapat  menekan  tombol  tambah  data  pada halaman  data user .  Pada  halaman  ini admin bisa  mengisi  data  seperti user saat  melakukan registrasi seperti pada gambar 4.7.
Gambar 4.7. Halaman Tambah User pada Admin
Pada  halaman  data user , admin juga  bisa melakukan  edit  pada  data user jika  hal  itu diperlukan seperti pada gambar 4.8.
Gambar 4.8. Halaman Edit User Pada Admin
Pada halaman ini admin dapat melihat data penyakit  apa  saja  yang  sudah  di  inputkan  ke dalam  sistem,  pada  halaman  data  penyakit  ini admin dapat  menambah,  mengedit  dan  juga menghapus data sepeti pada gambar 4.9.
Gambar 4.9. Halaman Penyakit Pada Admin
Pada halaman ini admin dapat menambahkan  penyakit  baru  jika  ada  penyakit yang  belum  di  inputkan  atau  baru  ditemukan oleh  pakar  beserta  solusi  dan  pencegahanya seperti pada gambar 4.10.
Gambar 4.10. Halaman Tambah Data Penyakit

## Pada Admin
Pada  menu  data  penyakit  pada admin , admin juga  bisa  melakukan  edit  data  jika  ada data  penyakit  yang  perlu  diperbaiki  atau  ada perubahan seperti pada gambar 4.11.
Gambar 4.11. Halaman Edit Data Penyakit Pada Admin
Pada  halaman  data  gejala  ini admin dapat melihat  semua  gejala  yang  sudah  di  inputkan pada  sistem,  pada  halaman  ini  juga  terdapat menu  untuk admin melakukan  penambahan data  gejala,  edit  data  gejala  dan  menghapus data  gejala  jika  ada  yang  perlu  dihapus  seperti pada gambar 4.12.
Gambar 4.12. Halaman Gejala Pada Admin
Pada  halaman  tambah  data  gejala  ini admin dapat menambahkan data gejala jika ada gejala yang ingin di inputkan ataupun baru ditemukan oleh  pakar  beserta  menginputkan  keterangan dari  gejala  dan  bobot  menurut  pakar  seperti pada gambar 4.13.
Gambar 4.13. Halaman Tambah Data Gejala Pada Admin
Pada  halaman  ini admin dapat  melakukan edit data pada data gejala yang sudah ada, jika ada  data  yang  perlu  di  diperbaiki  sesuai penelitian pakar seperti pada gambar 4.14.
Gambar 4.14. Halaman Edit Gejala Pada Admin
Pada  halaman  ini admin dapat  melihat semua  data  gejala  dan  penyakit  yang  sudah  di inputkan  dan  dihubungkan  ke  sistem, admin juga  dapat  menambahkan data  baru  yang perlu di  hubungkan,  edit  data  dan  menghapus  data yang  sudah  dihubungkan  sebelumnya  seperti pada gambar 4.15.
Gambar 4.15. Halaman Gejala Penyakit Pada Admin
Pada halaman ini admin dapat menmbahkan  data  gejala  dan  penyakit  baru yang  perlu  dihubungkan,  dengan  cara  memilih gejala  dan  penyakit  yang  perlu  dihubungkan seperti pada gambar 4.16.
Gambar 4.16. Halaman Tambah Gejala Penyakit Pada Admin
Pada  halaman  ini admin dapat  melakukan edit  data  yang  sudah  ada  sebelumnya  jika  ada data  yang  perlu  diperbaiki  atau  di  edit  seperti pada gambar 4.17.
Gambar 4.17. Halaman Edit Gejala Penyakit Pada Admin
Halaman  ini  adalah  halaman form data konsultasi pada admin . Pada halaman ini dapat melihat  semua  data  yang  sudah dilakukan  oleh user .  Pada  halaman  ini admin juga  dapat melihat  rincian  dari  konsultasi  dan  menghapus data  konsultasi  jika  diperlukan  pengkapusan data seperti pada gambar 4.18.
Gambar 4.18. Halaman Konsultasi Pada Admin
Pada  halaman  ini admin dapat  melihat rincian  data  konsultasi  dari user yang  sudah melakukan  konsultasi,  di  dalam  halaman  ini semua  data  konsultasi  yang  sudah  dilakukan akan  dijabarkan  secara  rinci  termasuk  dengan perhitungan dari diagnosa yang tidak dijabarkan  pada  halaman  hasil  konsultasi user seperti pada gambar 4.19.
Gambar 4.19. Halaman Rincian Data Konsultasi Pada Admin
Setelah user login dengan  memasukkan username dan password yang  di  registrasi, maka  sistem  akan  mengarahkan user ke halaman utama user . Pada halaman utama user ini  terdapat  beberapa  menu  yang  dapat  dipilih
oleh user ,  diantanya  adalah  menu  tentang cabai.  Halaman  ini  berisi  informasi  dan penjelasan  lengkap  mengenai  cabai.  Terdapat juga  beberapa  menu  pada  halaman  ini,  seperti menu  penyakit  tanaman  cabai  dan  juga  menu konsultasi seperti pada gambar 4.20.
Gambar 4.20. Halaman Utama User
Pada  halaman  ini user dapat  melihat penyakit apa saja yang ada pada tanaman cabai. Tidak  hanya  penyakit,  pada  halaman  ini  juga dijelaskan  tentang  gejala  yang  menjangkit  di setiap  penyakit,  disertai  dengan  keterangan, solusi dan pencegahan penyakit tersebut seperti pada gambar 4.21.
Gambar 4.21. Halaman Keterangan Penyakit Pada User
Halaman  ini  adalah  halaman  konsultasi yang  akan  muncul  saat user menekan  tombol konsultasi pada halaman utama pada user . Pada halaman  ini user dapat  melakukan  konsultasi untuk mengetahui panyakit apa yang
menjangkit pada tanamannya. Halaman konsultasi  ini  mewajibkan user menjawab semua pertanyaan yang diajukan dan menjawab sesuai  dengan  gejala  penyakit  pada  tamanan. Jika user merasa  gejala  ada  pada  tanaman, maka user dapat  menekan  tombol  ya  pada menu dan jika merasa  gejala tersebut tidak ada pada  tanaman, user dapat  nemekan  tombol tidak  untuk  pertanyaan  tersebut  seperti  pada gambar 4.22.
Gambar 4.22. Halaman Konsultasi Pertanyaan
Setelah user memilih gejala pada halaman konsultasi  dan user menekan  tombol  ya,  maka user akan  di  alihkan  ke  halaman  tingkat keyakinan.  Pada  halaman  ini user akan memilih  seberapa  yakin user tentang  gejala yang  sudah  dipilih  sebelumnya.  Ada  beberapa pilihan  yang  dapat user pilih  untuk  tingkat keyakinan  pada  gejala  tersebut  seperti  pada gambar 4.23.
Gambar 4.23. Halaman Tingkat Keyakinan
Setelah user menjawab  semua  partanyaan dan  tingkat  keyakinan  sesuai  dengan  gejala yang di alami pada tanaman user , maka akan di tampilkan  hasil  diagnosa  penyakit  dari  gejala yang  sudah  di  pilih user sebelumnya.  Pada halaman  ini  akan  ditampilkan  penyakit, persentase,  gejala,  keterangan,  solusi  dan pencegahan  dari  penyakit  yang  telah  di diagnosa seperti pada gambar 4.24.
Gambar 4.24. Halaman Hasil Konsultasi
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  perancangan,  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi penyakit  tanaman  cabai,  memberikan  solusi dan  cara  pencegahan.  Pada  sistem  pakar  ini menggunakan  Metode Certainty  Factor dan Algoritma Breadth  Firsth  Search .  Aplikasi  ini terdiri  dari  24  gejala  dan  5  penyakit.  Pada sistem  pakar  ini  akan  menampilkan  petanyaan gejala  yang  dapat  dipilih  oleh user sesuai dengan gejala yang ada pada tanamannya, pada saat user memilih jawaban YA pada salah satu pertanyaan  yang  ada,  maka  sistem  pakar  ini akan menampilkan pertanyaan tentang seberapa yakin user dengan  gejala  tersebut  yang  setiap tingkat keyakinan memiliki tingkatan bobotnya masing-masing.  Dimana  setiap  pilihan  gejala dan  tingkat  keyakinan  yang  dipilih  akan dihitung  nilai  bobotnya  untuk  mendapatkan hasil diagnosa. Hasil pengujian dengan 20 data uji  menggunakan  validasi  manual  dan  sistem menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosa  penyakit  tanaman  cabai.  Sistem akan  memberikan  hasil  dari  pengujian  untuk diagnosa  terhadap  penyakit  tanaman  cabai dengan Metode Certainty Factor dan Algoritma Breadth  Fisrth  Search ,  dari  metode dan  algoritma  tersebut  dapat  dilihat  bahwa sistem  mampu  mendiagnosa  penyakit  tanaman cabai  dengan  dua  tahapan  yaitu  menggunakan validasi manual dan validasi sistem. Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  data diambil  sebanyak  20  data  dan  ditemukan  90% hasil  konsultasi  sama  dengan  hasil  data  dari pakar. Pada hasil akhir aplikasi akan menampilkan  hasil  diagnosa  dari  gejala, penyakit, solusi dan cara pencegahannya.

## 5.2 Saran
Untuk  pengembangan  sistem  pakar  lebih lanjut  dan  supaya  mudah  dipahami  maka penulis menyarankan sebagai berikut :
1. Sistem  pakar  ini  hanya  mendiagnosa penyakit  tanaman  cabai.  Pada  perkembangan selanjutnya  diharapkan  dapat  dikembangan pada penyakit tanaman lainnya.
2. Sistem pakar ini di bangun berbasis web , pada  perkembangan  selanjutnya  diharapkan dapat  dikembangkan  menjadi  berbasis android sesuai dengan perkembangan zaman saat ini.
3. Sistem  pakar  ini  menggunakan  Metode
Certainty Factor dan Algoritma Breadth Firsth Search , pada perkembangan selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  metode  dan algoritma lainnya, menganalisa dan membandingkannya  untuk  menghasilkan  hasil diagnosa yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arhami,  M.  2005.  Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Jilid 1. Yogyakarta: Andi.
[2] A.  S  dan  Shalahudin.  2018.  Entity Relationship Diagram (ERD).
[3] Duriat,  A.S.,  dan  S.  G.  Sastrosiswojo. 2009. Pengendalian Hama Penyakit Terpadu  Pada  Agribisnis  Cabai.  Penerbit Swadaya, Jakarta. Ha 98-99.
[4] Fuljan. M, 2017. Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit  Tanaman  Cabai  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Berbasis Android.
[5] Fathansyah.  2015.  Basis  Data  Revisi Kedua. Bandung: Informatika.
[6] Jogiyanto. H. M. 2000. Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta. Andi.
[7] Kusrini,  Merlina,  Nita,  dan  Rahmat Hidayat. 2008. Perancangan Sistem
Pakar. Ghalia Indonesia. Yogyakarta.
[8] Khadir,  Abdul. 2008.  Dasar  Pemograman Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Khair,  Abdul.  2008.  Tuntunan  Praktis Belajar  Database  Menggunakan  MySQL. Yogyakarta: Andi Offset.
[10] Munir  Rinaldi.  2011.  Algoritma  Dan Pemograman. Bandung: Informatika.
[11] Prajnanta,  F,  2001.  Agribisnis  Cabai Hibrida. Penebar Swadaya: Jakarta.
[12] Rosdiana, S. 2019. Sistem Pakar
Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Pada Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode Breadth First Search (BFS) Berbsis Web.
[13] Rahmat Antonius C. 2010. Algoritma Dan Pemograman  Dengan  Bahasa  C.  Edisi  1. Yogyakarta: Andi.
[14] Semangun,  Haryanto.  1996.  Pengantar Ilmu  Penyakit  Tumbuhan.  Gadjh  Mada University. Yogyakarta.
[15] Semangun,  Haryono.  2005.  Penyakit- Penyakit  Tanaman  Pangan  di  Indonesi.
Gadjah Mada University Press. Bulaksumur Yogyakarta.
[16] Sihotang,  H.  T.  2014.  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kolesterol  Pada Remaja  Dengan  Metode  Certainty  Factor
(CF) Berbasis web. Jurnal Mantik Penusa, 15(1).
[17] Sutojo.  T,  S.Si,  M.Kom  dkk.  2010. Kecerdasan  Buatan.  Yogyakarta:  Andi Yogyakarta.
[18] Swara,  G.  Y.  (2018).  Pengembangan Sistem  Pakar  Pemilihan  Mobil  Murah
Ramah  Lingkungan  (Low  Cost  Green Car). Jurnal Teknoif ITP , 6 (1), 42-47.