## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455

## Implementasi Certainty Factor Untuk Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Pelepah dan Daun Kelapa Sawit Beserta Penanganannya

## Beni Frandian, Ilka Zufria, Muhammad Dedi Irawan
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan Jl. Lapangan Golf, Desa Durian Jangak, Deli Serdang, Indonesia Email: 1 beni.frandian@uinsu.ac.id, 2 ilkazufria@uinsu.ac.id, 3 muhammaddediirawan@uinsu.ac.id Submitted: 26/03/2022 ; Accepted: 18/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak −Tanaman kelapa sawit (Elaeis guinensis) merupakan salah  satu tanaman  yang  memiliki  daya tarik  tersendiri dan berperan penting di dalam kehidupan masyarakat. Tanaman dikategorikan normal apabila tanaman tersebut dapat memproses fungsi-fungsi fisiologisnya dengan baik. Sejalan dengan semakin berkembangnya dan meluasnya areal lahan kelapa sawit milik masyarakat,  semakin  banyak  masalah yang  timbul dikarenakan  beragam  serangan  jenis  penyakit  serta  hama pada  tanaman kelapa sawit terutama pada bagian pelepah dan daun kelapa sawit. Keberadaan penyakit dan hama menimbulkan kerugian pada produktivitas tanaman juga mengakibatkan kerugian biaya yang digunakan untuk memulihkan tanaman yang sudah terserang penyakit ataupun hama di area pembibitan, tanaman  yang belum menghasilkan maupun tanaman yang telah menghasilkan. Kurangnya pemahaman petani mengenai cara mendiagnosis dan cara pengendalian yang tepat pada penyakit dan hama kelapa sawit serta ketersediaan pakar ataupun ahli di bidang kelapa sawit pada daerah perkebunan kelapa sawit rakyat dapat diatasi dengan cara menghadirkan ahli atau pakar atau menggandakan pengetahuan yang dimiliki oleh pakar di bidang kelapa sawit dengan cara membangun sistem pakar untuk diagnosis penyakit serta hama pada pelepah daun kelapa sawit. Metode certainty factor dipakai untuk mendeskripsikan  ketidakpastian dalam pemikiran dan mengutarakan derajat keyakinan pakar atau ahli dalam mendiagnosis jenis penyakit dan hama kelapa sawit. Sistem pakar yang dibangun diharapkan bermanfaat bagi para petani di daerah atau orang yang awam untuk mendiagnosis penyakit dan hama pada pelapah daun kelapa sawit melalui gejaja-gejala yang di pilih pada saat melakukan konsultasi untuk mendiagnosis jenis penyakit dan hama yang sedang dialami.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Pelepah; Daun; Certainty Factor; Kelapa Sawit
Abstract −Oil palm (Elaeis guinensis) is a plant that has its own charm and plays an important role in people's lives. Plants are categorized as normal if they can process their physiological functions properly. In line with the development and expansion of community-owned oil palm land areas, more and more problems arise due to various types of diseases and pests attack on oil palm plants, especially on the midrib and leaves of oil palm. The existence of diseases and pests that cause losses in pl ant productivity also results in loss of costs used to restore plants that have been attacked by diseases or pests in nurseries, immature and mature plants. The lack of understanding of farmers regarding how to diagnose and proper control of oil palm diseases and pests as well as the availability of experts or experts in the field of oil palm in smallholder oil palm plantation areas can be overcome by presenting experts or experts or doubling the knowledge possessed by experts in the coconut field. oil palm by building an expert system for the diagnosis of diseases and pests in oil palm leaf midribs. The certainty factor method is used to describe the uncertainty in thinking and express the degree of confidence of the expert or expert in diagnosing the types  of diseases and pests of oil palm. The developed expert system is expected to be useful for farmers in the area or ordinary people in diagnosing diseases and pests on oil palm leaf sheaths through the symptoms selected during consultations to diagnose the types of diseases and pests that are being experienced.
Keywords : Expert System; Midrib; Leaf; Certainty Factor; Oil Palm

## 1. PENDAHULUAN
Sejalan dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi pada masa sekarang, semakin banyak perangkat lunak yang  dapat  mendukung  dan  memajukan  kehidupan  manusia,  salah  satunya  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar adalah sistem komputer yang mewujudkan kemampuan atau keahlian yang dimiliki oleh seorang pakar atau pakar untuk  membantu  mereka  mengambil  keputusan  dan  memecahkan  masalah  dengan  keahlian  dalam  bidang tertentu[1]. Sistem pakar biasanya membutuhkan metode yang digunakan untuk mendukung pengoperasian sistem. Salah satu teknik yang membantu pembuatan aplikasi sistem pakar ini adalah teknik faktor kepastian atau disebut certainty  factor. Tanaman  Kelapa  sawit  ( Elaeis  guinensis )  memegang  peranan  penting  dalam  kehidupan masyarakat. Sejalan dengan semakin berkembang dan meluasnya lahan kelapa sawit milik masyarakat di daerah, semakin  banyak  permasalahan  yang  timbul  terutama  munculnya  beragam  penyakit  serta  hama  yang  merusak tanaman  kelapa  sawit  khususnya  pada  bagian  pelepah  dan  daun  kelapa  sawit.  Hama  kelapa  sawit  yang  paling banyak menyerang adalah serangga, terutama dari Lepidoptera, Orthoptera, Orthoptera, dan Dictyoptera[2] . Adanya  serangan  penyakit  maupun  hama  pada  pelepah  dan  daun  tanaman  kelapa  sawit  akan  membuat proses  pertumbuhan  kelapa  sawit  terhambat,  karena  bagian  daun  dan  pelepah  yang  terserang  penyakit  ataupun hama tersebut akan mempengaruhi laju proses fotosintesis tanaman, sehingga dapat menyebabkan pertumbuhan tanaman menjadi kerdil, mengalami penurunan jumlah produktivitas, bahkan tanaman bisa mengalami kematian. Kerugian lain yang disebabkan oleh penyebaran penyakit dan hama adalah kenaikan biaya yang lebih besar untuk pemeliharaan dan produksi agar dapat memulihkan kondisi tanaman[3]. Seperti pada serangan hama ulat api, yang dapat   mengakibatkan kerusakan daun, yang menghilangkan daun berkisar 40  – 80 %[4]. Karena  keterbatasan informasi  dan  pengetahuan  yang  didapatkan  para  petani  di  daearah,  hal  ini  membuat  para  petani  cenderung menganggap sepele dan masih kurangnya kesadaran para petani terhadap ancaman bahaya pada tanamannya yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
terserang penyakit ataupun hama[5]. Kurangnya informasi dan pengetahuan para petani tentang bagaimana cara mendiagnosis jenis penyakit ataupun hama serta cara penanganan yang tepat pada jenis penyakit dan hama yang memiliki penanganan yang berbeda-beda dapat  diselesaikan dengan cara memperbanyak tenaga ahli atau pakar atau  menduplikasikan  keahlian  pakar  dalam  bentuk  informasi  yang  dimiliki  oleh  pakar  di  bidang kelapa  sawit dengan membangun sistem pakar  untuk  diagnosis hama dan penyakit pada pelepah daun kelapa sawit.  Adapun rujukan yang digunakan ialah dari beberapa penelitian terdahulu yaitu sebagai berikut “Rancang Bangun Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Metode Bayes Berbasis Android, Muhammad Dedi  Irawan,  Muhammad  Khairi  Ikhsan  Nasution[6]”,  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode  Bayes  yang menerapkan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Dengan  Metode  Certainty  Factor,  Linda  Wahyuni,  Surya  Darma[7]”,  Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  desktop,  yaitu Visual  Basic.  “ Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Daun  Dan Batang  Pada Tanaman  Karet  Menggunakan  Metode Certainty  Factor Berbasis  Web,  Endah  Sri  Wahyuni,  Dwi Arief Prambudi, dan Roby[1]”, Di dalam penelitian tersebut output sistem hanya menampilkan jenis penyakit pada saat  proses  pendiagnosaan,  tidak  menampilkan  bagaimana  cara  penanganan  dari  penyakit  yang  didiagnosis tersebut.
Berdasarkan  beberapa  referensi  tersebut,  peneliti  ingin  menggunakan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  dan  hama  pada  bagian  pelepah  dan  daun  kelapa  sawit  serta  penanganannya  dengan  metode certainty factor berbasis web .  Metode certainty  factor (faktor  kepastian)  dirasa  tepat  digunakan  pada  sistem  pakar  yang mengandung  ketidakpastian  seperti  tata  cara  identifikasi  penyakit  dan  hama  pada  pelepah  dan  daun  kelapa sawit[8].  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  mengidentifikasi  penyakit  dan  hama  yang  dapat  terjadi  pada pelepah dan daun kelapa sawit, berdasarkan gejala yang di inputkan oleh petani.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah metode analisis yang bertujuan untuk menggambarkan fase- fase yang dibutuhkan melalui beberapa fase berikut:

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  informasi  atau  data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  maka  dilakukan  pengumpulan  data pada proses penelitian,  pengumpulan data atau informasi didapatkan dengan beberapa tahapan, yaitu melakukan observasi, studi literatur, dan wawancara dengan para ahli atau pakar di bidang perkebunan kelapa sawit. 1. Observasi
Kegiatan observasi ini dengan mengamati secara terstruktur dan sistematis dengan datang langsung ke lokasi observasi di Begerpang Estate PT. PP London Sumatera Indonesia, Tbk untuk mendapatkan informasi. Metode ini bertujuan untuk dapat mengamati langsung dan mendapatkan informasi pada objek yang diteliti,  kemudian dari hasil observasi tersebut akan digunakan sebagai informasi mengenai penentuan diagnosis jenis penyakit dan hama pada pelepah dan daun kelapa sawit..
2. Studi Literatur
Pada tahap berikutnya dilakukan kajian studi literatur terkait permasalahan yang ada serta mengambil informasi atau hal-hal yang dijadikan pedoman atau referensi pada penyelesaian permasalahan tentang penyakit dan hama tanaman kelapa sawit.  Pengumpulan  beberapa  data gejala yang digunakan sebagai  bahan pembuatan sistem pakar ini diperoleh dari sebuah buku terbitan Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) Medan yang ditulis oleh seorang ahli atau pakar pada bidang perkebunan kelapa sawit, yaitu Dr. Ir. Agus Susanto, M.P. Dari buku hasil penelitian para ahli tanaman kelapa sawit, diperoleh berbagai jenis penyakit dan hama yang menyerang pelepah dan daun tanaman kelapa sawit, gejala serta cara penanganannya. Berikut ini adalah data jenis penyakit dan hama yang menyerang bagian pelepah dan daun tanaman kelapa sawit:
Tabel 1. Jenis Penyakit dan Hama pada Pelepah Daun Kelapa Sawit
Kode Nama Penyakit dan Hama Jenis D001 Garis Kuning ( Patch Yellow ) Penyakit D002 Bercak Daun Penyakit D003 Karat Daun ( Cephaleuros virescens ) Penyakit D004 Defisiensi Unsur Hara Nitrogen (N) Penyakit D005 Tajuk ( Crown Disease ) Penyakit D006 Busuk Pupus Penyakit D007 Busuk Daun ( Antraknosa ) Penyakit D008 Jelaga ( Sooty Moulds ) Penyakit D009 Defisiensi Unsur Hara Boron (B) Penyakit D010 Ulat Api ( Setora nitens, Darna trima dan Ploneta diducta ) Hama
D011 Ulat  Kantong  ( Metisa  plana,  Mahasena  corbetti  dan Crematosphisa pendula ) Hama

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
Kode Nama Penyakit dan Hama Jenis D012 Kumbang Tanduk ( Oryctes rhinocero s) Hama D013 Rayap ( Coptotermes curvignathus) Hama D014 Tikus ( Rattus-rattus tiomanicus ) Hama D015 Belalang ( Valanga nigricornis, Locusta migratoria ) Hama
Berikut merupakan daftar gejala yang ada pada penyakit dan hama di bagian pelepah dan daun kelapa sawit yang dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Gejala-gejala penyakit dan hama pada pelepah daun kelapa sawit
Kode Gejala GJ001 Terlihat bercak lonjong warna kuning pada daun GJ002 Pada bagian tengah daun berwarna kecoklatan GJ003 Daun tampak mengering GJ004 Muncul bercak kecil berbentuk bulat tersebar secara acak pada daun GJ005 Bercak berwarna coklat tua dan dikelilingi dengan warna jingga kekuningan GJ006 Bentuk daun tidak normal termasuk ukuran GJ007 Ada bercak-bercak kemerahan-merahan  seperti karat  terutama pada tanaman didekat jalan dan pelepah tua GJ008 Permukaan daun tampak tidak mengkilap GJ009 Daun berwarna hijau pucat sampai kekuning-kuningan serta pada kondisi yang sudah parah daun akan menggulung dan mati. GJ010 Warna lidi serta pelepah daun berubah menjadi kuning cerah atau orange GJ011 Pelepah tampak sengkleh GJ012 Pelepah melengkung ke bawah pada pertengahan pelepah GJ013 Daun yang tidak membuka sebagian terdapat pembusukan GJ014 Helaian daunnya kecil, sobek, atau tidak pada ujung pelepah hingga pelepah GJ015 Pangkal pupus terlihat membusuk, berair dan berbau busuk GJ016 Pelepah menguning dan mengering GJ017 Daun mati dan beberapa pelepah tampak menguning, kering dan coklat. GJ018 Patah pada pangkal pupus GJ019 Terdapat bintik-bintik coklat tua pada ujung dan tepi daun GJ020 Bercak sangat banyak dan berdekatan membuat daun terlihat menguning GJ021 Terdapat bercak-bercak pada daun berwarna kuning atau hijau muda GJ022 Terdapat koloni jamur jelaga di bagian bawah daun  atau terkadang di permukaan daun berwarna hitam berdiameter >5 mm GJ023 Permukaan daun tampak menghitam seperti disemprot atau seperti terkena asap hitam tebal GJ024 Anak-anak daun terlihat sangat pendek tampak seperti tulang ikan GJ025 Adanya lipatan atau kedutan kecil pada helaian daun pada permukaan daun GJ026 Daun tampak keriting dan berwarna hijau gelap GJ027 Pelepah  yang  baru  akan  tumbuh  lebih  pendek  dan  akan  semakin  pendek  sehingga membuat puncak mahkota sawit tampak kempis
3. Wawancara
Pengumpulan  data  mengenai  nilai  keyakinan  pakar  pada  tiap-tiap  gejala,  beserta  cara  pencegahan  dan pengendalian pada jenis penyakit dan hama yang dapat menyerang bagian pelepah dan daun kelapa sawit di dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  langsung  kepada  ahli  yang memang mengetahui tentang informasi penyakit dan hama pada pelepah dan daun tanaman kelapa sawit, pada perusahaan  PT.  PP  London  Sumatera,  unit  Begerpang Estate dengan  pakar  Bapak  Mirzha  Dhika  Ginta Surbakti, S.P dan Bapak Dheandry Pratama Usman, S.S.T selaku field  assistant atau asisten lapangan pada perusahaan  tersebut.  Berikut  ini  adalah  bobot  yang  yang  digunakan  sebagai  pedoman  dalam  menentukan derajat keyakinan yang di konversi ke dalam nilai tertentu yang digunakan oleh pakar ketika mengisikan nilai keyakinan gejala pada tiap-tiap gejala yang ada  dan pengguna aplikasi  ketika mengisikan derajat keyakinan pada gejala yang dipilih pada saat berkonsultasi dengan sistem.
Tabel 3. Bobot Keyakinan Certainty Factor
Nilai CF Certainty Term 0,2 Tidak Yakin 0,4 Mungkin 0,6 Kemungkinan Besar

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
Nilai CF Certainty Term 0,8 Hampir Pasti 1 Pasti
2.2 Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  penelitian ini  digunakan Rapid Application Development (RAD) sebagai  metode pengembangan sistem. Metode tersebut menggunakan konsep pendekatan dengan berorientasi pada objek yaitu terhadap pengembangan sistem  yang  meliputi  suatu  fase  dalam  pembuatan  aplikasi.  Metode  RAD  memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu kecepatan tinggi  dalam melakukan pendekatan konstruksi  berbasis komponen karena metode ini pada dasarnya dikembangkan dari metode pengembangan sistem yang di adaptasi dari model waterfall [9]. Beberapa kelebihan pada metode RAD cocok digunakan di  dalam penelitian ini, karena proses RAD  membuat  penghematan waktu pada  keseluruhan  tahapan  pengerjaan  yang  akan  dicapai[10].  Berikut  adalah  tahapan  dari  kerangka  kerja  yang digunakan dalam penelitian ini:
Gambar 1. Tahapan Metode Rapid Application Development (RAD)

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem pakar ( expert system ) adalah program yang menggunakan pengetahuan yang mengikutsertakan para ahli di bidangnya masing-masing atau pengetahuan para pakar. Fungsi sistem ini menggunakan pengetahuan dan metode yang ditetapkan oleh para ahli sesuai dengan keahlian bidang tertentu[11]. Sistem pakar memiliki dua komponen utama,  yang  pertama  adalah  lingkungan  pengembangan,  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  ilmu  yang  dimiliki pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar,  yang  kedua  adalah  lingkungan  konsultasi,  bertujuan  untuk memungkinkan pengguna non-ahli memperoleh pengetahuan dari para pakar itu sendiri[12].

## 2.4 Inferensi
Inferensi yang digunakan dalam sistem adalah inferensi runut maju ( forward chaining ). Penalaran ini didasarkan pada fakta-fakta yang ada (data driven). Proses inferensi runut maju ini diawali dengan suatu fakta yang ada dengan mencari fakta yang ada (data-driven) menuju suatu tujuan atau kesimpulan yang ingin dicapai[13]. Sistem akan terlebih  dahulu  menampilkan  seluruh    kumpulan  fakta  atau  data  gejala,  yang  kemudian  akan  diproses  menuju konklusi  akhir[14],  sehingga  nantinya  pengguna  dapat  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan  yang  dialami  oleh tanaman yang dilihat dan diamati dilapangan. Mesin inferensi digambarkan dalam bentuk pohon keputusan yang digunakan untuk mengetahui fakta dan kesimpulan sebagai berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
Gambar 2. Pohon Keputusan Forward Chaining dan Certainty Factor Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Pelepah dan Daun Kelapa Sawit

## 2.4 Certainty Factor
Faktor  kepastian  ( certainty  factor )  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  membuktikan  apakah  suatu kenyataan  atau  kejadian  mempunyai  nilai  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  bentuk  metrik  yang  biasanya  digunakan dalam sistem pakar. Metode ini diusulkan oleh Shortliffle dan Buchanan di tahun 1975 untuk mengatasi penalaran ahli atau pakar yang tidak akurat. Untuk mengilustrasikan hal ini, kami menggunakan Definiteness Factor (CF) untuk  menunjukkan  kepercayaan  ahli  dalam  masalah  yang  dihadapi[15].  Proses  menghitung  nilai  kepercayaan dimulai dengan menyelesaikan satu atau lebih aturan dengan beberapa gejala atau banyak kaidah menjadi aturan dengan  satu  kaidah[16].  Masing-masing  aturan  tersebut  kemudian  dihitung  nilai  CFnya  dengan  memggunakan formula berikut:
𝐂𝐅(𝐏𝐚𝐫𝐚𝐥𝐞𝐥) =  𝐂𝐅(𝐩𝐚𝐤𝐚𝐫) ∗  𝐂𝐅(𝐮𝐬𝐞𝐫)
(1)
Untuk  mendiagnosis  jenis  penyakit  dan  hama  pada  pelepah  dan  daun  kelapa  sawit,  pengguna  aplikasi disediakan  beberapa  pilihan  tingkat  kepercayaan  untuk  setiap  gejala  yang  ditemui.  Jika  pengguna  memilih beberapa gejala, proses CF dapat diselesaikan dengan persamaan berikut ini:
𝐂𝐅 𝐜𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐞 𝟏,𝟐 = 𝐂𝐅 𝟏 +   𝐂𝐅 𝟐 ∗  [𝟏 − 𝐂𝐅 𝟏 ] (2)
𝐂𝐅 𝐜𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐞 𝐨𝐥𝐝,𝟑 = 𝐂𝐅 𝐨𝐥𝐝 +  𝐂𝐅 𝟑 ∗  [𝟏 − 𝐂𝐅 𝐨𝐥𝐝 ] (3)
Dimana CF1 dan CF2 memiliki hipotesis yang sama 𝐂𝐅𝟏  = nilai certainty factor evidence 1 terhadap hipotesis 𝐂𝐅𝟐  = nilai certainty factor evidence 2 terhadap hipotesis Hasil dari CF combine yang pertama akan menjadi nilai CF old dan selanjutnya nilai tersebut akan dimasukkan ke dalam nilai CF combine yang berikutnya. . Certainty  factor untuk  hasil  akhir  persentase  diperoleh  dari  nilai  CF combine yang  paling  terakhir,  dan kemudian dikalikan seperti rumus berikut:
𝐇𝐚𝐬𝐢𝐥 𝐀𝐤𝐡𝐢𝐫 = 𝐂𝐅 𝐜𝐨𝐦𝐛𝐢𝐧𝐞 ∗ 𝟏𝟎𝟎 % (4)
Gambar di  bawah menunjukkan alur algoritma  faktor kepastian ( certainty factor ) yang digunakan untuk menentukan diagnosis jenis penyakit atau hama pada pelepah dan daun kelapa sawit:
Gambar 3. Alur Algoritma Metode Certainty Factor
2.5 Web

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
Web  ialah  kumpulan  dokumen  yang  ditulis  dalam Hype  Text  Markup  Language (HTML)  dan  dapat  diakses menggunakan protokol Hype Text Transfer Protocol (HTTP). Ini merupakan sebuah protokol untuk mengirimkan informasi  dari pusat  situs web  atau web server  sebelum  pilihan  pengguna ditampilkan. Dari program  membaca informasi dari website yang dikunjungi[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan analisis pada suatu sistem dilakukan agar sistem pakar yang dirancang sesuai dengan tujuan yang telah ditentukan.  Teknik  penalaran ( inference )  pada  sistem  ini menggunakan  teknik forward  chaining (pelacakan  ke depan) yang dimulai dari pemilihan fakta kemudian akan mendapatkan keputusan atau konklusi. Dalam sistem ini, nilai keyakinan pada tiap gejala didapat dari hasil wawancara dengan pakar yang bersangkutan. Dimana tiap-tiap gejala  akan  diisi  nilai  keyakinanya  oleh  pakar  sesuai  dengan  fakta  atau  pengalaman  yang  dimiliki  oleh  pakar berdasarkan  pengamatan mereka dilapangan.  Data bobot  keyakinan pada tiap-tiap  gejala yang telah didapatkan ketika  melakukan  wawancara  kepada  pakar  kemudian  disusun  menjadi  sebuah  basis  pengetahuan,  yang  akan digunakan dalam proses penentuan diagnosis jenis penyakit dan hama pada pelepah dan daun kelapa sawit. Berikut ini merupakan kaidah-kaidah ( rules ) yang digunakan dalam penentuan diagnosis penyakit dan hama pada pelepah dan daun kelapa sawit.
Tabel 4. Basis Aturan Penyakit dan Hama Pada Pelepah dan daun Kelapa Sawit
Rule Kaidah Produksi CF Pakar R1 IF GJ001 THEN D001 0,8 R2 IF GJ002 THEN D001 0,6 R3 IF GJ003 THEN D001 0,6 R4 IF GJ003 THEN D002 1 R5 IF GJ004 THEN D002 1 R6 IF GJ005 THEN D002 0,8 R7 IF GJ006 THEN D002 0,6 R8 IF GJ007 THEN D003 1 R9 IF GJ008 THEN D003 0,8 R10 IF GJ008 THEN D004 1 R11 IF GJ009 THEN D004 1 R12 IF GJ010 THEN D004 0,6 R13 IF GJ011 THEN D005 0,6 R14 IF GJ012 THEN D005 1 R15 IF GJ013 THEN D005 0,6 R16 IF GJ014 THEN D005 0,8 R17 IF GJ015 THEN D006 1 R18 IF GJ016 THEN D006 1 R19 IF GJ017 THEN D006 1 R20 IF GJ018 THEN D006 0,6

## 3.1 Penerapan Metode Certainty Factor
Pada proses  analisis sistem pakar  yang  dibuat  menggunakan  beberapa  interpretasi  yang di konversi dalam nilai tertentu yang digunakan untuk merepresentasikan keyakinan metode faktor kepastian. Berdasarkan tabel 2 dapat dilihat gejala dari penyakit dan hama yang menyerang pelepah dan daun pada tanaman kelapa sawit, setelah itu mengisi bobot keyakinan pada gejala yang ada yang dapat dilihat pada tabel 3. Untuk lebih memahami bagaimana sistem ini berjalan, berikut  contoh  kasus dengan  melakukan perhitungan manual  dengan menggunakan metode certainty factor .
Seorang  mahasiswa  jurusan  pertanian  di  salah  satu  perguruan  tinggi  di  Medan,  melakukan  kegiatan penanaman  kelapa  sawit  dikampus  yang  bertujuan  sebagai  kegiatan  perkuliahan,  namun  pada  saat  fase pertumbuhan  tanaman  kelapa  sawitnya  memiliki  beberapa  kelainan  berupa  gejala-gejala  yang  ditimbul,  dia mengamati  bahwa  tanaman  kelapa  sawit  miliknya  terdapat  beberapa  gejala  yang  muncul,  gejala  yang  pertama yaitu  munculnya bercak kecil berbentuk  bulat tersebar secara acak pada daun, Bercak berwarna coklat tua dan dikelilingi  dengan  warna  jingga  kekuningan,  Daun  tampak  mengering,  Pada  bagian  tengah  daun  berwarna kecoklatan, Bentuk daun tidak normal termasuk ukuran Pemecahan Kasus: Diketahui:
1. Daun tampak mengering  (GJ003), merupakan gejala yang dimiliki oleh penyakit Bercak Daun (D002), dan Penyakit Garis Kuning ( Patch Yellow ) (D001).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
2. Muncul bercak kecil berbentuk bulat tersebar secara acak pada daun (GJ004),  Bercak berwarna coklat tua dan dikelilingi  dengan  warna  jingga  kekuningan  (GJ005),  Bentuk  daun  tidak  normal  termasuk  ukuran  (GJ006) merupakan gejala yang dimiliki oleh penyakit Bercak Daun (D002).
3. Pada bagian tengah daun berwarna kecoklatan (GJ002), merupakan gejala yang dimiliki oleh penyakit Garis Kuning ( Patch Yellow ) (D001) Perhitungan Manual : Penyakit Bercak Daun (D002) Daun tampak mengering (GJ003) = Mungkin (0,4)
Muncul  bercak  kecil  berbentuk  bulat  tersebar  secara  acak  pada  daun  (GJ004)  =  Hampir  Pasti  (0,8) Bercak  berwarna  coklat  tua  dan  dikelilingi  dengan  warna  jingga  kekuningan  (GJ005)  =  Pasti  (1) Bentuk daun tidak normal termasuk ukuran (GJ006) = Mungkin (0,4)
CF(Paralel) = CF(pakar) * CF(user) CF 1 = 1 * 0,4 CF 1 = 0,4 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ003) CF 2 = 1 * 0,8 CF 2 = 0,8 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ004) CF 3 = 0,8 * 1 CF 3 = 0,8 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ005) CF 4 = 0,6 * 0,4 CF 4 = 0,24 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ006)
Karena jumlah CF Hipotesa pada konsultasi  ini lebih dari 1, maka dilakukan perhitungan CF kombinasi sebagai berikut:
CF combine 1,2 =  CF 1 + CF 2 * [1 - CF 1 ]
CF combine 1,2 = 0,4 + 0,8 * (1- 0,4)
CF combine 1,2 = 0,4 + 0,8 * (0,6) CF combine 1,2 = 0,4 + 0,48 CF combine 1,2 = 0,88 old CF combine old,3 =  CF old + CF 3 * [1 – CF old ] CF combine old,3 = 0,88 + 0,8 * (1- 0,88) CF combine old,3 = 0,88 + 0,8 * (0,12) CF combine old,3 = 0,88 + 0,096 CF combine old,3 = 0,976 old2
CF combine old2,4 =  CF old2 + CF 4 * [1 – CF old2 ] CF combine old2,4 = 0,976 + 0,24 * (1- 0,976) CF combine old2,4 = 0,976 + 0,24 * (0,024) CF combine old2,4 = 0,976 + 0,00576 CF combine old2,4 = 0,98176 old3 Hasil  persentase  akhir  pada  perhitungan  CF combine diambil  dari  nilai  CF combine yang  terakhir  kemudian dikalikan dengan rumus berikut:
Hasil Akhir = CF combine * 100% Hasil Akhir = 0,98176  * 100% Hasil Akhir = 98,17%

## Penyakit Garis Kuning (D001)
Pada bagian tengah daun berwarna kecoklatan (GJ002) = Kemungkinan Besar (0,6) Daun tampak mengering (GJ003) = Mungkin (0,4) CF(Paralel) = CF(pakar) * CF(user) CF 1 = 0,6 * 0,6 CF 1 = 0,36 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ002) CF 2 = 0,6 * 0,4 CF 2 = 0,24 (merupakan nilai CF Hipotesa dari GJ003)
Karena jumlah CF Hipotesa pada konsultasi  ini lebih dari 1, maka dilakukan  perhitungan CF kombinasi sebagai berikut:
CF combine 1,2 =  CF 1 + CF 2 * [1 - CF 1 ] CF combine 1,2 = 0,36 + 0,24 * (1- 0,36) CF combine 1,2 = 0,36 + 0,24 * (0,64) CF combine 1,2 = 0,36 + 0,1536 CF combine 1,2 = 0,5136 old Hasil  persentase  akhir  pada  perhitungan  CF combine diambil  dari  nilai  CF combine yang  terakhir  kemudian dikalikan dengan rumus berikut:
Hasil Akhir = CF combine * 100% Hasil Akhir = 0,5136  * 100% Hasil Akhir = 51,36%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455

## Hasil Perhitungan :
Dari  perhitungan  di  atas,  diambil  kesimpulan  bahwa  hasil  diagnosis  terbesar  yang  didapat  setelah  dilakukan pemeriksaan  untuk  tanaman  kelapa  sawit  milik  mahasiswa  jurusan  pertanian  tersebut  adalah Penyakit  Bercak Daun (D002) dengan persentase keyakinan sebesar 97,60%, dikarenakan perhitungan pada Penyakit Bercak Daun memiliki persentase yang paling besar.

## 3.2 Implementasi
Dari rancangan sistem kemudian dilanjutkan ke tahapan implementasi yang meliputi hasil atau tampilan aplikasi. Tampilan sistem pakar  diagnosis penyakit dan hama  pada  pelepah dan daun kelapa sawit  dapat  dilihat sebagai berikut.  Halaman  beranda menampilkan  informasi  jumlah  data  gejala,  data  penyakit  dan  hama,  jumlah  pakar, beserta grafik hasil pemeriksaan yang telah dilakukan oleh user.
Gambar 4. Tampilan Halaman Diagnosis
Halaman  hasil  diagnosis menampilkan  detail  hasil  pemeriksaan  yang  telah  dilakukan  oleh user yang meliputi daftar gejala yang dipilih, persentase terhadap diagnosis penyakit atau hama yang diderita, informasi cara pencegahan dan cara pengendalian, beserta output kemungkinan penyakit lain yang diderita jika memilih gejala yang memiliki hipotesis ganda.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
Gambar 5. Tampilan Hasil Diagnosis
Halaman  beranda menampilkan  informasi  jumlah  data  gejala,  data  penyakit  dan  hama,  jumlah  pakar, beserta grafik hasil pemeriksaan yang dilakukan oleh user.
Gambar 6. Tampilan Beranda

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil dan pembahasan perancangan aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit dan hama pada pelepah dan daun kelapa sawit, maka diambil kesimpulan Aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit dan hama pada pelepah dan daun pada kelapa sawit ini diperuntukkan untuk para petani di daerah untuk dapat membantu memberikan pemahaman dan pengetahuan tentang informasi jenis penyakit dan hama, beserta cara penanganan terhadap jenis penyakit dan hama pada kelapa sawit yang sedang dialami, para petani/ user dapat memilih nilai keyakinan pada tiap fakta atau gejala dengan interpretasi Certainty Factor yang telah diberikan dan di proses bersama CF pakar. Berdasarkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 159 − 168 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1455
pengujian yang dilakukan nilai ke akuratan sistem dengan pengetahuan pakar hampir sama, dari 15 sampel yang uji menghasilkan 14 hasil yang sama dan 1 hasil yang berbeda dengan hasil di lapangan, di sistem juga memberikan deskripsi hasil diagnosis beserta cara pencegahan dan cara penanganan dari tiap jenis penyakit dan hama. Mesin inferensi  berjalan  dengan baik, sesuai  dengan rule yang telah ditentukan. Tingkat akurasi  aplikasi sistem pakar berdasarkan 15 sampel yang diuji adalah 93,33% yang membuktikan bahwa aplikasi sistem pakar ini berfungsi secara baik sesuai dengan diagnosis pakar dan ketidakakuratan sebesar 6,67%.

## REFERENCES
[1] E. S. Wahyuni, D. A. Prambudi, dan Roby, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Daun Dan Batang Pada Tanaman Karet Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis  WEB,” Bul.  Poltanesa ,  vol.  20,  no.  1,  hal.  20–25,  2019,  doi: 10.51967/tanesa.v20i1.314.
[2] S. Risza, Masa Depan Perkebunan Kelapa Sawit Indonesia . Yogyakarta: Kanisius, 2010.
[3] Y.  Bambang,  F.  Diba,  dan  M.  S.  Anwari,  “Identifikasi  Serangga  Dan  Penyakit  Di  Areal  Persemaian  Pt.  Sari  Bumi Kusuma Di Kecamatan Bukit Raya Kabupaten Katingankalimantan Tegah,” J. Hutan Lestari , vol. 7, no. 3, hal. 1478– 1485, 2019, doi: 10.26418/jhl.v7i3.37624.
[4] A. Susanto, R. Y.Purba, dan A. E. Prasetyo, Hama dan Penyakit Kelapa Sawit . Medan: Pusat Penelitian Kelapa Sawit, 2010.
[5] A. Susanto, A. E. Prasetyo, H. Priwiratama, dan M. Syarovi, “Laju fotosintesis pada tanaman kelapa sawit terinfeksi karat daun Cephaleuros virescen,” J. Fitopatol. Indones. , vol. 16, no. 1, hal. 21–29, 2020, doi: 10.14692/jfi.16.1.21-29.
[6] M. D. Irawan dan M. K. I. Nasution, “Rancang Bangun Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Metode Bayes Berbasis Android (Studi Kasus : Perkebunan PTPN 4 Air Batu),” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, hal. 15, 2018, doi: 10.36294/jurti.v2i1.403.
[7] L. Wahyuni dan S. Darma, “Sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman kelapa sawit dengan metode certainty factor,” Informatika , hal. 122–127, 2014.
[8] D. Iskandar, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN,” Pelita Inform. , vol. 16, hal. 10–15, 2017.
[9] H. F. Siregar, M. Y. S, dan M. D. Irawan, “SISTEM MONITORING PENGAJUAN SKRIPSI DENGAN TAMBAHAN HASIL CEK SIMILARITY,” UNA , no. September, hal. 7, 2020.
[10]  M. D. Irawan, A. Widarma, Y. H. Siregar, dan R. Rudi, “Penerapan Metode Forward-Backward Chaining pada Sistem Pakar  Pencegahan  dan  Pengobatan  Penyakit  Sapi,” J.  Teknol.  dan  Inf. ,  vol.  11,  no.  1,  hal.  14–25,  2021,  doi: 10.34010/jati.v11i1.3286.
[11]  I. Zufria dan H. Santoso, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Backward Chaining Untuk Mengantisipasi Permasalahan Tanaman Kacang Kedelai Berbasis Web,” Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. 1, hal. 20–28, 2021.
[12]  Samsudin, “Optimalisasi Penerimaan Remunerasi Dosen Menggunakan Metode Rule Base Reasoning,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 3, hal. 224, 2019, doi: 10.20527/klik.v6i3.185.
[13]  A.  NurJumala, N.  A.  Prasetyo,  dan H.  W. Utomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Rhinitis  Menggunakan Metode Forward Dan Bakward Chaining Berbasis Web,” vol. 9, no. 1, hal. 69–78, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3815.
[14]  M. D. Irawan, H. F. Siregar, M. Y. Simargolang, dan T. Liana, “Expert System for Areca Plant Disease Detection Using Forward Chaining Method,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log. , vol. 8, no. 2, hal. 115–122, 2020, doi: 10.33558/piksel.v8i2.2291.
[15]  Z. Azmi dan V. Yasin, Pengantar Sistem Pakar dan Metode . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2020.
[16]  M. Arhami, KONSEP DASAR SISTEM PAKAR , 2 ed. Yogyakarta: ANDI OFFSET, 2020.
[17]  A. Ikhwan, H. Cipta, dan A. H. Hasugian, “Perancangan Aplikasi Penjualanbuku Online Dengan Metode Model View Controller ( Mvc ),” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. I, no. October, hal. 149–153, 2017.