Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Kakao Dengan Metode Certainty Factor
Minarni 1 , Engla Novira 2 , Eva Yulianti 3 , Ganda Yoga Swara 4
1 Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, minarni1706@gmail.com, Padang, Indonesia
2 Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, englanovira02@gmail.com, Padang, Indonesia
3 Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, ev4_yuli4nti@yahoo.com, Padang, Indonesia
4 Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, gandayogaswara@gmail.com, Padang, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 29, 2022 : November 16, 2022 : Desember 15, 2022 Kakao  ( Theobroma  cacao.  L )  merupakan  tanaman perkebunan yang memiliki nilai ekonomi yang tinggi. Biji kakao mulai dihasilkan pada saat  berumur 18 bulan yang nantinya  akan  diproses  menjadi  coklat  dalam  bentuk bubuk.  Beberapa  tahun  terakhir  terjadi  penurunan produksi  tanaman  kakao,  yang  disebabkan  adanya serangan  hama  dan  penyakit.  Kurangnya  pengetahuan petani tentang penyakit dan hama yang memiliki beberapa gejala yang sama, serta jumlah dan waktu kerja penyuluh terbatas mengakibatkan penanganannya menjadi terhambat.  Untuk  mengatasi  persoalan  ini  dibangun sebuah  sistem  dengan  mengimplementasikan  metode Certainty  Factor (CF)  untuk  mendiagnosis  penyakit  atau hama  yang  dialami  oleh  tanaman  kakao.  Penelitian  ini menghasilkan suatu sistem pakar diagnosis tanaman kakao terdiri dari 6 penyakit dan 4 hama dengan 68 gejala. Hasil diagnosis menyatakan sistem memiliki kecocokan dengan pakar sebesar  93,33%  pada  30  data  uji.  Ini  membuktikan sistem  mampu  mendiagnosa  penyakit  dan  hama  tanaman kakao  dengan  baik.  Dengan  dibangunnya  sistem  ini diharapkan  dapat  dimanfaatkan  oleh  petani  dalam mendiagnosis  penyakit  dan  hama  tanaman  kakao, sehingga  dapat  melakukan  penanganan  lebih  awal sehingga  produktivitas tanaman kakao dapat meningkat.
Kata Kunci :
Sistem Pakar

## Diagnosa
Certainty Factor Kakao

## Abstract
Cocoa  (Theobroma  cacao.  L)  is  a  plantation  crop  that  has  high  economic  value.  Cocoa  beans begin to be produced at the  age of 18 months which will later be processed into cocoa  powder. The last few years there has been a decline in cocoa production due to pests and diseases. Lack of knowledge of farmers about diseases and pests that have some of the same symptoms, as well as the  limited  number  and  working  time  of  extension  workers  have  hampered  their  handling.  To overcome this problem, a system was built by implementing the Certainty Factor (CF) method to diagnose diseases or pests experienced by cocoa plants.  This study resulted in an expert system for diagnosing cocoa plants consisting of 6 diseases and 4 pests with 68 symptoms. The results of the  diagnosis state that  the  system  has  a  match  with the  expert  of  93.33%  on  30  test  data.  This proves that the system is able to properly diagnose diseases and pests of cocoa plants.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901

## 1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Tanaman  kakao  ( Theobroma  cacao.L ), yaitu tumbuhan yang daerah asalnya Amerika Selatan tumbuh di bawah pohon-pohon besar di  hutan  hujan  tropis.  Kakao  yang  lebih dikenal  dengan  coklat  dan  telah  banyak dibudidayakan  di  negara  tropis  (Cefrian, 2019).  Banyak  negara  penghasil  kakao terbesar  di  dunia,  salah  satunya  Indonesia (Ariningsih  et  al.,  2019).  Berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Sumatera  Barat, salah  satu  daerah  penghasil  kakao  yaitu kabupaten Pasaman Barat merupakan produsen  kakao  nomor  3  di  Provinsi Sumatera Barat setelah Padang Pariaman dan Pasaman.  Perkebunan  kakao  di  Pasaman Barat  meliputi  lahan  seluas  12.409  hektar. Lahan ini tersebar pada 11 kecamatan dengan jumlah  petani  kurang  lebih  500  orang  dan jumlah penyuluh pertanian sekitar 159 orang. Dari  perbandingan  data  jumlah  petani  dan penyuluh  tampak  tidak  sebanding.  Menurut data  BPS  untuk  Pasaman  Barat  dari  tahun 2017  sampai  dengan  2020  terjadi  penurunan jumlah  produksi  kakao  yang  sekitar  26,5%. Faktor-faktor
penyebab
turunnya produktivitas  kakao  diantaranya  serangan hama  dan  penyakit  yang  cukup  tinggi,  serta terbatasnya kegiatan penyuluhan dan pelatihan budidaya tanaman kakao (Ariningsih et al., 2019). Kedua hal ini saling berkaitan,  kurangnya  pengetahuan  petani dalam  melihat  dan  mengamati  kondisi tanaman  yang  diserang  olah  hama  dan penyakit.  Sementara  itu,  jumlah  dan  waktu kerja  penyuluh  terbatas.  Ini  menyebabkan penanganan  hama  dan  penyakit  tanaman kakao menjadi terhambat.
Teknologi di bidang komputer berkembang  dengan  sangat  cepat.  Di  mana semua  ranah  kehidupan  telah  memanfaatkan teknologi  ini.  Salah  satu  teknologi  komputer yang  banyak  dimanfaatkan  yaitu Artificial Intelligence atau  yang  dikenal  dengan sebutan  AI,  di  mana  sistem  pakar  menjadi salah  satu  bagian  penting  dari  teknologi  AI berupa  program  komputer  yang  dapat membantu  dalam  menyelesaikan  masalah sebagaimana  biasa  dikerjakan  oleh  orang yang ahli di bidangnya (Sutojo, 2011). Untuk mengatasi  masalah  ketidaktahuan  petani dalam mendiagnosis penyakit dan hama yang
menyerang tanaman kakao, maka dimanfaatkan  teknologi  sistem  pakar  untuk membantu  petani  agar  mendapat  hasil diagnosis  dan  solusi  penanganan  lebih  cepat sesuai  dengan  gejala-gejala  yang  tampak pada  tanamannya.  Pada  sistem  pakar  untuk menentukan  tanaman  menderita  penyakit atau terserang hama dapat digunakan metode Certainty Factor (CF). Metode ini
menyatakan kepastian terhadap suatu kejadian  dapat  berbentuk  fakta  berdasarkan bukti atau keahlian pakar (Sutojo, 2011).
Penelitian sebelumnya yang menerapkan
Metode Certainty  Factor (CF)  telah  banyak dilakukan  pada  penelitian  bidang  kesehatan, pertanian,  komputer,  dan  teknik  mesin. Metode  CF  digunakan  untuk  diagnosis penyakit  limfoma,  di  mana  sistem  telah mampu menelusuri gejala dan solusi untuk 4 penyakit  limfoma  dengan  19  gejala  (Aldo  & Ardi, 2019). Penyakit mata khusus glaucoma dan  katarak  dengan  13  gejala,  telah  bisa didiagnosis  dengan  metode  CF  dengan tingkat keyakinan mencapai 88,02% (Ramadhana  &  Nababan,  2021).  Metode  CF juga diterapkan dalam menganalisis keparahan  erosi  gigi  dengan  kemampuan identifikasi  keparahan  sebesar  80% (Narulita & Yuhandri, 2021). Di bidang komputer, CF telah  digunakan  untuk  mendeteksi  17 gangguan  jaringan  lokal  dengan  rata-rata nilai  keyakinan sebesar  92%  (Hafshah  et  al., 2019).  Diagnosa  kerusakan smartphone menggunakan metode CF telah menghasilkan tingkat  kecocokan  sebesar  73,33%  antara sistem  dengan  pakar  (Noviardi,  2022).  Di pertanian,  CF  diimplementasikan  untuk mendeteksi hama dan penyakit tanaman padi. Sistem  yang  dihasilkan  untuk  6  penyakit dengan  19  gejala  memiliki  luaran  sistem dengan  tingkat  akurasi  sebesar  66,67% (Sulistiyanto  et  al.,  2022).  Penyakit  tanaman sawit    sejumlah  6  penyakit  dan  18  gejala dapat  didiagnosa  menggunakan  metode  CF dengan  cepat  (Iqbal  &  Ihsan,  2022).  Pada diagnosa penyakit tanaman cabai, metode CF dikombinasikan dengan weighted product . Di sini bobot awal gejala dihitung menggunakan metode  CF,  selanjutnya  jenis  penyakit ditentukan  menggunakan weighted  product .
Sistem  telah  dapat  menghasilkan  akurasi diagnosa  sebesar  90,48%  (Indarwati  & Susilawati,  2022).  CF  juga  telah  digunakan untuk  mengetahui  kerusakan  sepeda  motor.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901
Sistem yang dihasilkan telah mampu mendeteksi kerusakan pada busi dengan nilai CF  sebesar  76,66%  (Sitio  &  Sianturi,  2021). Penelitian  lain  di  dunia  fashion  juga  telah menerapkan  metode  CF  untuk  penentuan fashion  style seseorang  berdasarkan  kriteria fisik.  Hasil  penelitian  ini  telah  dapat memberikan  rekomendasi  gaya  berpakaian seseorang  yang  sesuai  dengan  fisiknya (Rosalina, 2021).
Tujuan dari penelitian ini untuk mengimplementasikan metode Certainty
Factor dalam  mendiagnosis  penyakit  dan hama tanaman kakao. 1.2 Dasar Teori 1.2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar atau expert system merupakan bagian dari Artificial Intelligence di  mana  pengetahuan  dan  pengalaman  ahli dimasukkan  ke  dalam  program  komputer untuk  membantu  mencari  solusi  dalam menyelesaikan  masalah  yang  perlu  keahlian. Sistem pakar didesain dalam domain pengembangan dan domain konsultasi. Domain  pengembangan  menjadi  tempat untuk memasukkan keahlian pakar, sedangkan domain konsultasi menjadi wilayah untuk pengguna melakukan konsultasi dengan sistem (Sutojo, 2011).
1.2.2 Metode Certainty Factor
Certainty  Factor (CF) adalah    metode yang  menyatakan  keyakinan  dalam  suatu kasus  seperti  fakta  atau  dugaan  atau  asumsi bersandarkan  pada  bukti  atau  keahlian. Pengelompokkan  nilai  CF  ke  dalam  2  nilai, yakni  (1)  nilai  yang  ditetapkan  oleh  pakar berdasarkan  aturan;  (2)  nilai  yang  mewakili derajat  kepastian  terhadap  fakta  atau  gejala atau  kondisi  pemberian  pengguna  (Sutojo, 2011).
Pada  sistem  pakar    digunakan  CF kombinasi, di mana langkah-langkah perhitungan  diawali  dengan  menghitung  CF untuk  aturan  gejala  yang  berdiri  sendiri menggunakan Persamaan    1.  Langkah selanjutnya  persamaan  2  digunakan  untuk menghitung CF dengan gejala lebih dari satu. Kemudian perhitungan persentase CF terhadap  suatu  penyakit    menggunakan persamaan 3.
(1) = (2)
(3)

## 1.2.3 Penyakit dan Hama Tanaman Kakao
Kakao ( Theobroma cacao. L ) merupakan tanaman  perkebunan  yang  bernilai  ekonomi tinggi.  Biji  kakao mulai  dihasilkan  pada saat berumur  18  bulan.  Biji  kakao  inilah  yang nantinya akan diproses menjadi coklat dalam bentuk bubuk.  Terdapat  permasalahan  dalam budidaya  tanaman  kakao  yang  menyebabkan menurunnya  produktivitas  tanaman  kakao yaitu  adanya  serangan  hama  dan  penyakit. Penyakit  yang  biasa  menyerang  tanaman kakao  diantaranya  penyakit  busuk  buah, penyakit kanker batang, Antraknose Colletotrichum , Vascular  Streak  Dieback , jamur  upas,  penyakit  akar,  Sedangkan  hama berupa penggerek buah kakao, kepik pengisap  buah,  ulat  jengkal,  dan  penggerek batang  atau  cabang.  Terdapat  penyakit  atau hama  yang  memiliki  beberapa  gejala  yang sama (Maryani & Daniati, n.d.).

## 2. Metode Penelitian
Pelaksanaan penelitian berdasarkan tahapanan penelitian pada Gambar 1.
nomoran A. Anda tidak
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901
2.1 Pengumpulan Data
Ini  merupakan  tahap  awal  penelitian berupa  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan. Data tersebut berupa data hama dan  penyakit tanaman  kakao  terdiri  dari  gejala  dan pencegahannya.  Data-data  ini  diperoleh  dari beberapa  sumber  dalam  bentuk  buku, majalah ilmiah, jurnal, serta sumber lain yang terkait  dengan  topik.  Selain  itu  data  yang utama  diperoleh  dari    wawancara  dengan petani dan pakar seorang insinyur pertanian.
2.2. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah mendesain  representasi  atau  penyajian pengetahuan  dan  sistem  secara  menyeluruh berupa  desain  masukan  ( input) ,  luaran ( output ), dan database .

## 2.3 Penerapan Metode Certainty Factor
Tahap  dalam  menerapkan    metode Certainty  Factor untuk    menghitung  tingkat keyakinan tanaman kakao mengalami
penyakit  atau  terserang  hama.  Hal  ini berdasarkan rancangan pada tahap sebelumnya  tabel  aturan  dan  tabel  nilai  CF gejala penyakit dan hama tanaman kakao.
2.4 Implementasi Sistem
Database MySQL dan bahasa pemrograman  PHP  diimplementasikan  pada sistem  pakar  diagnosis  penyakit  dan  hama tanaman kakao. Di sini dilakukan pemeriksaan  modul-modul  sistem  untuk memastikan  kesiapan  sistem  sesuai  dengan rancangan.
2.5 Pengujian
Tahapan  pengujian  merupakan  tahapan untuk  melihat  kesesuaian  antara  hasil keluaran  sistem  dengan  pakar. Proses pengujian dilaksanakan dengan cara membandingkan  hasil  keluaran  dari  sistem dengan  satu  (1)  pakar  seorang  insinyur pertanian  di  Dinas  Perkebunan  Pasaman Barat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Diagnosa  penyakit  dan  hama  tanaman kakao  dengan  menerapkan  metode Certainty
Factor dilaksanakan dengan mengikuti langkah    yang  ditampilkan    pada  Gambar  2. Data  yang  digunakan  berupa  data  penyakit kakao sebanyak 6 penyakit dengan 45 gejala dan  data  hama  tanaman  kakao  sebanyak  4 hama dengan 23 gejala.

## 4. Simpulan
Gambar 2. Langkah metode certainty factor
3.1 Menentukan Rule (Gejala dan Penyakit)
Hasil  pengumpulan  data    dari  literatur, petani,  dan  pakar  selanjutnya  ditampilkan dengan    representasi rule (aturan).  Beberapa gejala  menjadi  bagian  dari  penyakit  dan hama . Keterkaitan antara penyakit dan hama dengan gejala ditunjukkan pada tabel 1.
3.2 Menentukan Nilai CF untuk Gejala
Untuk  perhitungan  kepastian  tanaman kakao mengalami penyakit atau hama dengan menerapkan  metode  CF    memerlukan    nilai CF  yang  ditetapkan  oleh  pakar.  Tabel  2 memuat    nilai  CF  untuk  masing-masing gejala.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901
Tabel 1 . Rule Penyakit  dan Hama Tanaman Kakao Rule Gejala Penyakit  Busuk  Buah (P1) GP1 & GP2 & GP3 & GP4 & GP5 & GP6 & GP7 & GP8 & GP9 Kanker Batang (P2) GP6 &GP10 & GP11 & GP12 & GP13 & GP14 & GP15 & GP16 & GP17 & GP18 Antraknose Colletotrichum (P3) GP3 & GP19 & GP20 & GP21 & GP22 & GP23 & GP24 & GP25 & GP26 & GP27 & GP28 & GP29 Vascular Streak Dieback (P4) GP22 & GP25 & GP29 & GP30 & GP31 & GP32& GP33 Jamur Upas (P5) GP33& GP34 & GP35 & GP36 & GP37 & GP38 & GP39 Penyakit Akar (P6) GP22 & GP30 & GP31 & GP39 &GP40 & GP41 & GP42 & GP43 & GP44 & GP45 Penggerek Buah Kakao (H1) GH1  &  GH2  &  GH3  &  GH4  &  GH5  &  GH9  &  GH10  &  GH11  &  GH14  & GH15 & GH20 Kepik  Pengisap  Buah (H2) GH5 & GH16 & GH17 & GH18 & GH20 & GH21 & GH22 & GH23 Ulat Jengkal (H3) GH6 & GH7 & GH19 Penggerek  Batang  atau Cabang (H4)
GH8 & GH12 & GH13 & GH20 & GH23
GP = Gejala Penyakit; GH= Gejala Hama
Tabel 2 . Daftar Nilai CF Gejala Penyakit dan Hama Tanaman Kakao Kode Gejala Gejala Nilai CF GP01 Buah  yang  terinfeksi  menunjukkan  gejala  terjadinya  pembusukan  disertai coklat kehitaman dengan batas yang tegas 0,3 GP02 Buah menjadi busuk, basah, dan berwarna coklat kehitaman 0,1 GP03 Timbulnya bercak coklat 0,4 GP04 Menyerang buah kakao yang masih muda sampai dewasa 0,8 ... GP15 Kulit batang tampak adanya warna gelap atau kehitaman agak berlekuk 0,6 GP16 Kulit batang membusuk dan berwarna merah anggur 0,4 GP17 Kerusakan pada cabang menyebabkan busuk dan seluruh cabang bisa mati 0,8 .... GP44 Pada penyakit jamur akar putih terdapat benang-benang putih yang bercabang 0,4 GP45 Penyakit  jamur  akar  coklat  pada  permukaan  akar  tanaman  diliputi  oleh benang-benang jamur berlendir 0,4 GH08 Di permukaan lubang sering terdapat campuran kotoran larva 0,1 ... GH12 Larva  z.coffeae  mulai  menggerek  dari  bagian  samping  batang  yang  bergaris tengah 3-5 cm 0,2 GH13 Larva membuat batang menjadi berlubang 0,4 ... GH20 Ranting tanaman akan layu, kering, dan mati 0,6 ... GH23 Daun-daun akan gugur 0,6
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901

## 3.3 Perhitungan Menggunakan Nilai CF
Langkah  selanjutnya  mendiagnosis
penyakit dan hama tanaman kakao menggunakan metode Certaint y Factor .
Berikut  contoh  perhitungan  nilai  CF  pada penyakit Antraknose Colletotrichum ( rule 3 )
If terdapat  pada  daun  bintik-bintik  nekrosis berwarna coklat (GP26) And bintik nekrosis menjadi bercak berlubang (GP19) And bintik nekrosis  berkembang  menjadi  nekrosis  yang beraturan (GP27) And
daun mudah mengalami  kerontokan  dan  ranting  gundul (GP22) And ranting  akan  menyerupai  kipas dengan  ruas  yang  pendek  (GP28) Then penyakit Antraknose Colletotrichum (P3)
Pada rule 3  Nilai  CF    pakar  untuk  masing- masing gejala berturut-turut adalah GP26=0,6;  GP19=  0,6;  dan  GP27=0,6; GP22= 0,8; GP28=0,3. Sedangkan  Nilai CF pengguna  diberikan  1  untuk  masing-masing gejala.  Perhitungan  menggunakan  Metode CF ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3 Perhitungan Menggunakan Metode CF Persamaan 1 Menghitung  CF  untuk  masing-masing  gejala terpilih.
Persamaan 2 Menghitung CF kombinasi = = =
=
Persamaan 3

## Menghitung persentase CF
Dengan  perhitungan  memilih  5  gejala, maka  CF kombinasi yang  dihasilkan  sebesar 0,991.  Kemudian  menghitung  persentase  CF
menggunakan persamaan 3 .
Nilai 99,1% menunjukkan tingkat keyakinan  bahwa tanaman kakao  mengalami penyakit Antraknose Colletotrichum.
Sistem diimplementasikan untuk pengguna  yaitu  administrator  dan  pengguna (petani).  Untuk  pengelolaan  data  baik  data master  maupun  data  konsultasi  menjadi bagian  penugasan  administrator.    Petani hanya  dapat  melakukan  konsultasi  dengan sistem untuk mengetahui penyakit atau hama yang  dialami  oleh  tanaman  kakao.  Petani berkonsultasi  melalui  sistem  dengan  cara memilih  gejala  yang  dialami  oleh  tanaman kakao,  setelah  itu  sistem  akan  melakukan perhitungan  menggunakan  metode certainty factor sesuai  dengan rule yang  ada  pada knowledge  base .  Hasil  yang  didapat  yaitu persentase  kepastian  penyakit  yang  dialami oleh  tanaman  tersebut.  Halaman  utama sistem pakar ditunjukkan oleh gambar 3.
Gambar 3. Halaman utama sistem pakar
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901
Pada halaman utama terdapat menu home, informasi,  konsultasi,  petunjuk,  dan  kontak. Menu  informasi  berisi  tentang  informasi tanaman  kakao,  penyakit,  hama,  serta penanggulangannya. Menu konsultasi
merupakan  media  konsultasi  petani  dengan sistem.  Menu  petunjuk  berisikan  langkah- langkah  penggunaan  sistem.  Menu  kontak memuat  alamat  pengelola  sistem.  Petani
dapat  memulai  konsultasi  dengan  memilih menu  konsultasi.  Pada  halaman  konsultasi akan  muncul  pilihan  gejala-gejala  penyakit dan  hama  tanaman  kakao.  Petani  dapat memilih  gejala-gejala  yang  dialami  oleh tanamannya. Halaman konsultasi ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan halaman konsultasi
Setelah  memilih  gejala  maka  pengguna dapat  memilih  tombol next menuju  ke  hasil konsultasi  untuk  melihat  penyakit  dari  hasil konsultasi.  Hasil  konsultasi  muncul  setelah
dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode Certainty  Factor berdasarkan  gejala  yang dipilih.  Hasil  Konsultasi  ditunjukkan  oleh Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan hasil konsultasi
Langkah  berikutnya  melakukan  pengujian kinerja  sistem  dilakukan  yang  dengan  cara membandingkan  hasil  diagnosa  penyakit
dengan  sistem  dan  pakar  untuk  30  data  uji. Hasil pengujian ditampilkan pada tabel 4 .
Tabel 4 . Hasil Pengujian Konsultasi Pengguna dan Validasi Pakar Data Uji Gejala Sistem Validasi Penyakit/Hama Nilai CF Pakar 1 GP01&GP02&GP03&GP04,&GP05&GP06&GP07&GP08&GP09 Busuk Buah 100%  2 GP06&GP10&GP11&GP12&GP13&GP14&GP15&GP16&GP17& GP18 Kepik  Pengisap Buah 99%  3 GP03&GP19&GP20&GP21&GP22&GP23&GP24&GP25&GP26& GP27&GP28&GP29 Antraknose Callectotrichum 100%  4 GP22&GP25&GP29&GP30&GP31&GP32&GP33 Vaskular  Streak Dieback 99%  5 GP33&GP34&GP35&GP36&GP37&GP38&GP39 Jamur Upas 97%  6 GP22&GP30&GP31&GP39&GP40&GP41&GP42&GP43&GP44& GP45 Penyakit Akar 99%  7 GH01&GH02&GH03&GH04&GH05&GH09&GH10&GH11&GH 14&GH15&GH20 Penggerek  Buah Kakao atau PBK 99%  8 GH05&GH16&GH17&GH18&GH20&GH21&GH22& GH23 Kepik  Pengisap Buah 99%  9 GH06&GH07&GH19 Ulat Jengkal 86%  10 GH08&GH12&GH13&GH20&GH23 Penggerek Batang 93%  11 GP04&GP05&GP06&GP16&GP17&GP21&GP22 Busuk Buah 94%  12 GP01&GP14&GP15&GP21&GP32&GP33&GP34 Vaskular  Streak Dieback 76%  13 GP03&GP04&GP05&GP15&GP17&GP34&GP36&GP37&GP43& GP44 Busuk Buah 95%  14 GP16&GP17&GP19&GP20&GP31&GP32&GP33 Antraknose Callectotrichum 92% 
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901
Data Uji Gejala Sistem Validasi Penyakit/Hama Nilai CF Pakar 15 GP05&GP06&GP11&GP12&GP28&GP38&GP39&GP45 Penyakit Akar 76%  16 GP01&GP05&GP25&GP35&GP36&GP41&GP42 Jamur Upas 84%  17 GP04&GP11&GP13&GP28&GP42&GP43&GP44 Penyakit Akar 74%  18 GP06&GP07&GP11&GP15&GP20&GP23&GP32&GP33&GP34 Antraknose Callectotrichum 82%  19 GP01&GP11&GP14&GP19&GP25&GP30&GP37&GP40 Penyakit Akar 84%  20 GP07&GP09&GP13&GP14&GP23&GP35&GP36&GP37&GP44 Jamur Upas 86%  21 GH01&GH06&G007&GH22 Ulat Jengkal 80%  22 GH04&GH09&GH10&GH11&GH19&GH23 Penggerek  Buah Kakao 65%  23 GH07&GH13&GH20&GH23 Penggerek Batang 90%  24 GH03&GH06&GH07&GH11&GH19&GH22 Ulat Jengkal 86%  25 GH01&GH03&GH08&GH09&GH13&GH14&GH17&GH18&GH 20 Penggerek  Buah Kakao 95%  26 GH06&GH16&GH17&GH18&GH19&GH20 Kepik  Pengisap Buah 95%  27 GH01&GH02&GH06&GH07&GH10&GH11&GH21&GH22&GH 23 Kepik  Pengisap Buah 84%  28 GH02&GH03&GH07&GH08&GH09&GH12&GH18&GH19&GH 20&GH23 Penggerek  Buah Kakao 91%  29 GH05&GH10&GH19&GH23 Kepik Pengisap 68%  30 GH01&GH02&GH07&GH19&GH23 Ulat Jengkal 72% 
 = Valid;  = Tidak Valid
Akurasi  pada  sistem  ini  ditentukan menggunakan persamaan 4 .
( 4)
Dari  30 data  uji  pengguna  sistem  yang telah  melakukan  konsultasi  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 5, tampak ada 2 hasil konsultasi  dari  sistem  yang  tidak  valid menurut  pakar  yaitu  pada  urutan  22  dan  29 hama  penggerek  buah  kakao  (65%)  dan hama  kepik  pengisap  (68%).    Sehingga diperoleh  hasil  yang  valid  sebanyak  28. Dengan  menggunakan  rumus  nilai  akurasi, didapatkan kesesuaian hasil diagnosis sistem
dengan  pakar  sebesar  93,33%.  Ini  berarti sistem  pakar  yang  dibangun  telah  mampu mendiagnosis  penyakit  dan  hama  tanaman kakao dengan baik.

## 4. Simpulan
Dari  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  penelitian  telah  menghasilkan  suatu sistem  pakar  dengan  mengimplementasikan metode Certainty  Factor untuk    diagnosis penyakit  dan  hama  tanaman  kakao.  Hasil pengujian  dengan  30  data  uji  diperoleh kesesuaian  antara  sistem  dengan  pakar sebesar  93,33%.  Sistem  yang  dibangun  ini dapat  dimanfaatkan  oleh  petani  dalam mendiagnosis  penyakit  dan  hama  tanaman kakao, sehingga dapat melakukan penanganan  lebih  awal  agar  produktivitas tanaman kakao dapat meningkat.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 8, No. 2, Desember 2022, pp. 79-88 ISSSN: 2527-9114, DOI: 10.33372/stn.v8i2.901

## 5. Referensi
Aldo,  D.,  &  Ardi,  A.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma Dengan Metode  Certainty  Factor. Sains  Dan Teknologi Informasi , 5 (1), 60–69.
Ariningsih,  E.,  Purba,  H.  J.,  Sinuraya,  J.  F.,
Suharyono,  S.,  &  Septanti,  K.  S.
(2019). Kinerja  Industri  Kakao  Di Indonesia .
Cefrian,  Z.  A.  A.  (2019). Pengaruh Komposisi  Media  Tanam  Terhadap Pertumbuhan Bibit Kakao (Theobroma  Cacao  L.) .  Universitas Andalas.
Hafshah,  H.,  Hadisuwito, A.  S.,  &  Khairina,
D.  M.  (2019).  Pendeteksi  Gangguan Jaringan Lokal Menggunakan Metode Certainty Factor. Informatika Mulawarman:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu
Komputer , 13 (2), 60–64.
Indarwati,  S.  A.,  &  Susilawati,  I.  (2022).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pada Tanaman Cabai Merah Menggunakan Metode Certainty Factor  Dan Weighted  Berbasis Web. Journal  Of  Information  System  And
Artificial Intelligence , 2 (2), 56–63.
Iqbal,  I.  K.,  &  Ihsan,  M.  I.  (2022). Application  Of  The  Certainty  Factor Method  For  Diagnose  Palm  Oil
Disease  Web-Based. Jurnal  Teknik
Informatika (Jutif) , 3 (3), 581–590. Maryani,  Y.,  &  Daniati,  C.  (N.D.). Buku
Saku  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman Kakao . Direktorat Perlindungan Perkebunan.
Narulita,  D.,  &  Yuhandri,  Y.  (2021).  Sistem
Pakar  Dalam  Menganalisis  Tingkat Akurasi  Keparahan  Penyakit  Erosi Gigi Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 239–244. Noviardi, R. (2022). Sistem Pakar Menggunakan Forward Chaining Dan Certainty Factor Untuk
Diagnosa  Kerusakan  Smartphone.
Satin-Sains Dan Teknologi Informasi , 8 (1), 147–156.
Ramadhana,  F.,  &  Nababan,  A.  A.  (2021).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Mata  Pada  Manusia  Menggunakan Metode  Certainty  Factor. Jurnal Sistem  Informasi  Dan  Teknologi Jaringan (Sisfotekjar) , 2 (2), 36–40. Rosalina, V. (2021). Sistem Pakar Menentukan Fashion Style Berdasarkan  Kriteria  Fisik  Dengan Metode  Certainty  Factor  Berbasis
Web. Jsii  (Jurnal  Sistem  Informasi) ,
8 (1), 1–9.
Sitio,  A.  S.,  &  Sianturi,  F.  A.  (2021).
Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Mengetahui Kerusakan Sepeda  Motor  Type  Injeksi. Jurnal Sains Dan Teknologi , 3 (1), 1–7.
Sulistiyanto, S., Saputri, T. A., & Noviyanti,
N.  (2022).  Deteksi  Dini  Hama  Dan Penyakit Padi Menggunakan Metode Certainty  Factor. Jurikom  (Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 48–54.
Sutojo,  V.  (2011).  T;  Mulyanto,  Edi;
Suhartono. Kecerdasan Buatan .