DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i1.469

## Mendeteksi Penyakit Cabai Keriting Dengan Metode Certainty Factor
Ahmad Fahrurohim 1) ; Sri Siswanti 2) ; Bebas Widada 3)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) amethmjhc561@gmail.com; 2) syswanty@sinus.ac.id; 3) bbswdd@sinus.ac.id

## ABSTRACT
The  disease  of  kinky  chili  plants  often  got  plant  diseases,  such  as  brown  spots  on  its leaves, wither Fusarium, Wilt bacteria, and rotten leaves. This disease often affects these kinky chili plants that can harm farmers like failing plants and can cause plants to die. The purpose of this  research  is  to  design  an  application  used  to  diagnose  diseases  in  curly  chili  peppers. Therefore,  the  method  of  Certainty  Factors  in  this  research  can  figure  out  the  type  of  plant diseases in curly chili peppers because this method is used to overcome uncertainty in decision making by measuring the facts or rules. Data collection includes interviews with an expert so the data can be trusted. To reinforce the research, the information of this analysis can be added by reading  book  journals,  books  and  literature  in  the  library  and  online.  Steps  to  make  an implementation of the method of Certainty Factor in detecting curly chili disease are designed to design  concepts,  collect  data,  prepare  hardware  and  software,  create  an  application  creation diagram  modeling,  testing,  repair,  and  resolution.  Based  on  the  testing  of  BlackBox  in  the system,  this  system  is  well-functioned  according  to  user  commands.  In  addition,  the  targeted testing  of  the  validity  of  manual  calculations  and  system  calculations  is  valid  with  93.77%  true percentage value.
Keywords: Certainty Factor, Disease Detection, Curly Chili Plants

## I. PENDAHULUAN
Permasalahan yang dialami oleh kelompok  tani  adalah    tanaman  pada  cabai keriting  lebih  mudah  terserang  penyakit  di banding  jenis  cabai  yang  lain,  selain  itu  cabai keriting ini tingkat pemasarannya paling tinggi. Permasalahan  yang  dihadapi  petani    cabai adalah kurangnya pengetahuan petani tentang penyakit  tanaman  cabai  keriting,  sehingga perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat digunakan  petani  dalam  mendeteksi  penyakit yang  ada  di  tanaman  cabai  keriting.  Penyakit yang  sering  ditemui  dalam  tanaman  cabai keriting  adalah  Busuk  Daun,  Layu  Bakteri, Layu  Fusarium,  Bercak  Coklat  pada  Daun. Penyakit  yang  ada  di  tanaman  cabai  keriting tersebut  dapat  menyebabkan  tanaman  mati, sehingga petani rugi karena gagal panen.
Tujuan penelitian adalah bagaimana metode Certainty  Factor mendeteksi penyakit pada  tanaman  cabai  keriting.Sistem  pakar dengan  menggunakan  metode Certainty Factor hasilnya  seperti  layaknya  diagnose seorang pakar  hal ini terjadi pada kasus untuk mendiagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman cabai besar[1].
Pada  penelitian  untuk  mendeteksi  hama pada  tanaman  cabe  menggunakan  CF, menghasilkan  aplikasi  expert  system  yang dapat  digunakan  oleh  petani  untuk  konsultasi mengenai  gejala  hama  penyakit,  sehingga
petani  mendapat  jawaban  dan  juga  tips  untuk mengatasi masalah. Aplikasi ini dapat digunakan  oleh  petani    sebagai  antisipasi  dan penanggulangan dini dalam mengatasi masalah penyakit pada tanaman cabai [2].

## II.  TINJUAN PUSTAKA
Faktor kepastian ( certainty factor ) diperkenalkan  oleh Shorliffe  Buchanan dalam pemebuatan  MYCIN. Certainty  Factor (CF) merupakan nilai paremeter klinis yang diberikn MYCIN utuk menunjukan besarnya kepercayaan[3]. Faktor kepastian mempunyai rumus dasar: CF(H,E)=MB(H,E)-MD(H,E) (1) CF[user] * CF[ pakar ] (2)
Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan  yang  serupa  ( similary  concluded rules )
CFcombine CF[H,E]1,2 = CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1 - CF[H,E]1] Cfcombine CF[H,E]old,3 = CF[H,E]old + CF[H,E]3 *
[1CF[H,E]old][4]. (3) CF persentase = CF combine * 100% (4)

## Keterangan :
CF(H,E)  :  Certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E. Besarnya CF berkisar antara –1 sampai
dengan 1.  Nilai –1  menunjukkan
ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan nilai 1 menunjukkan kerpercayaan mutlak.
MB(H,E) : Ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E): Ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief)
terhadap  hipotesis  H  yang  dipengaruhi oleh gejala E .
Nilai  keprcayaan  didapatkan  dari  interperensi seorang pakar yang kemudian dirubah/dikonvensi  menjadi  nilai  kepercayaan dengan ketentuan seperti tabel pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai evidence tingkat kayakinan pakar
Certainty Term Nilai CF Pasti Tidak -1,0 Hampir Pasti Tidak -0,8 Kemungkinan Besar Tidak -0,6 Mungkin  Tidak -0,4 Tidak Tahu -0,2 to 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan Besar 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1,0 Matriks dan gejala penyakit yang digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada cabai kriting seperti pada Tabel 2.
Tabel  2. Matrik dan Gejala Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 G01 * * G02 * * * G03 * G04 * * G05 * * G06 * * G07 * * * * G08 * G09 * * Keterangan Penyakit : P1  : Busuk Daun
P2  : Layu Bakteri P3  : Layu Fusarium P4  : Bercak Coklat  pada Daun
Keterangan Gejala : G01  :  Daun Bercak Coklat G02  : Daun tua menguning G03  : Daun muda layu G04  : Tulang Daun berwarna putih G05  : Tangkai daun merunduk G06  : Bawah Daun Bercak Putih G07  : Batang Berwarna Coklat
G08  : Batang atas mengering G09  : Tanaman Layu Keseluruhan
Berdasarkan hasil pengujian pada penelitian  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk mendiaknosa  penyakit  pada  tanaman  padi dengan menggunakan 15 kasus yang berbeda dengan  yang  ada    dilapangan  kemudian  di cross  check dengan  hasil  Analisa  pakar memiliki kesesuaian sebanyak 93% [5].
Berdasarkan  hasil  penelitia  diagnose terhadao  tanaman  tebu  dengan  metode certainty  factor ,  menhasilkan  tingkat  nilai akurasi  94,6  %.  Pengukuran  yang  dilakukan terhadap  nilai  kepastian  dari  suatu  hipotesa dengan suatu fakta yaitu dengan menggunakan metode Certainty Factor [6].
Gejala  yang  diderita  batuk  kering,  Dahak kental  dan  kuning,  Sesak  nafas  restrotenal, suara  ada  lendir,  suara  nafas  berderak, akurasi sistem yang diusulkan mencapai 99 %. Selain  itu  sistem  pakar  juga  diterapkan  dalam mengetahui hama wereng untuk tanaman padi [7].
Metode  Certainty  Factor  cocok  untuk penentuan identifikasi hama dan penyakit yang menyerang pada tanaman tembakau. Pemilihan gejala yang mempengaruhi penyakit pada tembakau, kemudian diperoleh persentase  hasil    konsultasi.  Hasil  Persentasi tertinggi peratama dan kedua, sebagai alternatif  dari  penyakit  yang  menyerang tanaman  tembakau.  Proses  konsultasi  yang dilakukan  user  sehingga  mendapatkan  hasil data  penyakit  dalam  bentuk  persentase,  nilai tertinggi  yang  dicapai  ialah  99.985729744% [8].
Pada  penelitian  [9],  berdasarkan  fakta- fakta yang ada dengan memanfaakan Forward Chaining  sebagai  mesin  inferensi  selanjutnya dihitung  dengan  metode  Dempster-  Shafer. Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan mengukur  tingkat  akurasi  hasilnya  sebesar 90%,  sehingga  metode Forward  Chaining  dan Dempster-Shafer dapat diterapkan untuk mendiagnosis penyakit tanaman tomat.

## III.  METODE PENELITIAN
Perancangan
Penerapan metode Certainty  Factor dalam  mendeteksi  pada penyakit  cabai  keriting  ada  beberapa  metode penelitian yang dilakukan, di antaranya :
a.  Metode Pengumpulan Data Penelitian  ini  menggunakan  data  primer dan  data  sekunder.  Data  primer  berupa penyakit, gejala beserta saran yang dapat dilakukan  petani,  diperoleh  dari  hasil
wawancara  oleh  pakar.  Sedangkan  data sekunder  diperoleh  dari  studi  pustaka berupa jurnal ilmiah/ literature. b.  Analisa dan Desain  Sistem
Pada  tahap  analis  peneliti  menentukan kebutuhan  sistem  mulai  dari  hardware, software,  user  pengguna  data  base  yang digunakan.  Tahap  desain  sistem  yang digunakan  dalam  perancangan  sistem  ini berbasis terstruktur.
c.  Pembuatan Program
Tahapan  yang  dilakukan  setelah  tahap desain sistem dibuat. Pengaplikasian  kode  program  dengan metode Certainty Factor sehingga menghasilkan sistem yang dapat
mendeteksi penyakit cabai keriting. d.  Pengujian
Pengujian  dilakukan  2  tahap,  yang pertama  uji  fungsionalitas  dengan blackbox untuk  mengetahui  sistem  dapat  berjalan  baik atau  tidak.  Kedua  adalah  uji  validitas  yang dilakukan  oleh  pakar  terkait  untuk  menguji apakah sistem ini sudah layak digunakan.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Diagram Context
Diagram Context pada sistem pendeteksi pada penyakit  cabai  keriting  ditunjukkan  pada Gambar 1.
A ADMIN Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Pada penyakit Cabai Keriting Data Gejala USER/ PETANI Laporan Diagnosa PAKAR 0 C B A Data Penyakit Data Gejala Data Basis Pengetahuan Data Penyakit Data Gejala Data Basis Pengetahuan Laporan Penyakit Laporan Gejala Laporan Basic Pengetahuan Laporan Diagnosa
Gambar 1. Diagram Context

## 4.2   Diagaram Data Level 0
Pada  Gambar  2  Diagram  Arus  Data  level 0 berisi tentang input, output secara global dan terjadi  arus  data  berupa  data  penyakit,  data gejala,  dan  data  berbasis  pengetahuan  dan hasil diagnosa.
ADMIN PAKAR Mengolah Master Data Mengolah Diagnosa D1 D2 D4 Mengolah Output USER/PETANI D3 Hasil Diagnosa Laporan Data Prnyakit Laporan Data Gejala Data Gejala Data Gejala Data BasisPengetahuan Data Penyakit Data Gejala Data Basis Pengetahuan Hasil Diagnosa Data Basis Pengetahuan Data Gejala BasisPengetahuan Penyakit Gejala History Laporan Data Penyakit Laporan Data Gejala Laporan Basis Pengetahuan Laporan Hasil Diagnosa Data Penyakit Hasil Diagnosa A B 1 2 3 Laporan Diagnosa Hasil Diagnosa Data Penyakit Data Penyakit Data Gejala
Gambar 2. Diagram Arus Data Level 0
4.3 Entity Relationship Diagram (ERD) ERD seperti pada Gambar  3  dibuat  untuk menghubungkan antar entitas yang digunakan dalam membangun sistem ini.

## Gambar 3. ERD

## 4.4. Perubahan Certainty Factor
Perubahan Cetainty  Factor membahas perhitungan  dalam  mendeteksi  penyakit  pada tanaman  cabai  keriting  dengan  metode Certainty  Factor. Tabel  3  berikut  ini  adalah nilai  CF  pakar  pada  masing-masing  gejala dengan menggunakan rumus (1) Rumus dasar faktor kepastian
Tabel  3. Daftar Nilai CF Pakar No  Gejala Busuk Daun Layu Bakteri 1. Daun tua menguning 0,8  -  0,2 =0,6 1,0 - 0,2 =0,8 2. Daun muda layu - 0,8 - 0,2 =0,6 3. Tulang daun berwarna putih - 1,0 - 0,2 =0,8 4. Batang berwarna 1,0-0,2 =0,8 0,8 - 0,2 =0,6
No  Gejala Busuk Daun Layu Bakteri coklat 5. Tanaman  layu keseluruhan - - No  Gejala Layu Fusarium Bercak Coklat  pada Daun 1. Daun tua menguning 0,6  -  0,2 =0,4 2. Daun muda layu - 3. Tulang daun
berwarna putih 1,0  -  0,2 =0,8 4. Batang berwarna coklat 0,8  -  0,2 =0,6 1,0 - 0,2 =0,8 5. Tanaman  layu keseluruhan 1,0  -  0,2 =0,8 0,8 - 0,2 =0,6

## 4.5. Implementasi
Pada  halaman  utama  terdapat  halaman untuk  mengakses  sistem.  Halaman  utama yang  memuat  form  login  yang  harus  diisi terlebih dahulu oleh admin dengan memasukkan  username  dan  password  untuk login.  Pada  halaman  Admin  terdapat  menu standar.  Untuk  mengelola  database  yang tentunya  hanya  mampu  diakses  oleh  admin yang sudah melakukan login.
Setelah melakukan login maka admin bisa mengakses  pengolahan  data  pada  sistem tersebut. Administrator melakukan pengolahan data  penyakit,  data  gejala,  dan  data  basis pengetahuan.
Pada  menu  diagnosa  user/petani  bisa melakukan  diagnosa  penyakit  pada  tanaman cabai keriting seperti pada Gambar 4.
Gambar  4. Menu Diagnosa penyakit
Setelah  memilih  gejala  dan  menentukan  nilai keyakinannya  selanjutnya  pilih  diagnosa  akan muncul hasil diagnosa seperti Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Diagnosa Penyakit
Setelah  melakukan  diagnosa  hasil  akan disimpan  dalam  menu  history  seperti  pada Gambar 6.
Gambar 6. History Diagnosa
4.6. Pengujian Sistem a.  Pengujian Fungsional Pengujian fungsional pada sistem dilakukan  dengan  menggunakan Blackbox sistem.  Pengujian  fungsional  dilkukan  pada fungsi login, fungsi input data basis pengetahuan,  serta  dignosa  penyakit.  Sistem dapat  melakukan  perintah  dari  user  dengan baik.  Maka,  berdasarkan  dari  pengujian blackbox sistem  dinyatakan  berfungsi  sesuai dengan  perintah  yang  diinput  user.    Berikut kasus Cabai keriting dengan gejala.
 Daun tua menguning
 Daun muda layu
 Tulang Daun berwarna putih  Batang Berwarna Coklat
 Tanaman layu Keseluruhan
Proses perhitungan manual : 1.  Menentukan Kaidah produksi dari masing- masing premis.
Kaidah 1 :
IF daun tua menguning AND Batang berwarna coklat THEN Busuk Daun Kaidah 2 : IF Daun tua menguning AND Daun muda layu AND Tulang daun berwarna putih AND Batang berwarna coklat
THEN Layu Bakteri Kaidah 3 : IF Daun tua menguning AND Tulang daun berwarna coklat AND Batang berwarna coklat AND Tanaman layu keseluruhan
THEN Layu Fusarium
Kaidah 4 :
IF Batang berwarna coklat AND Tanaman layu keseluruhan
THEN Bercak Coklat Pada Daun
2.  Bobot  CF  User  terhadap  gejala  /Daftar Nilai Keyakinan.
Bobot  CF  user  terhadap  gejala  penyakit dan nilai keyakinan seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot CF User Daftar Gejala Nilai Keyakinan Daun Tua Menguning. Cukup Yakin    (0,6) Daun Muda Layu Yakin               (0,8) Tulang Daun Berwarna Putih. Yakin               (0,8) Batang Berwarna Coklat Cukup Yakin    (0.6) Tanaman Layu Keseluruhan Cukup Yakin    (0,6)
3.  Memberikan  bobot  CF  Pakar  untuk masing-masing gejala.
Daftar nilai CF pakar seperti pada Tabel 3.
4.  Memecahkan rule /kaidah  menjadi  premis tunggal :
a.  Penyakit Busuk Daun
Kaidah 1.1 :
IF Daun tua menguning THEN Busuk Daun Kiadah 1.2 : IF Batang berwarna coklat THEN Busuk Daun b.  Penyakit Layu Bakteri Kaidah 2.1 :
IF Daun tua menguning THEN Layu Bakteri Kiadah 2.2 : IF Daun muda layu THEN Layu Bakteri Kiadah 2.3 : IF Tulang bdaun berwarna putih THEN Layu Bakteri Kaidah 2.4 : IF Batang berwarna coklat THEN Layu Bakteri c.  Penyakit Layu  Fusarium Kaidah 3.1 :
IF Daun tua menguning

## THEN Layu Fusarium
Kaidah 3.2 : IF Tulang daun berwarna putih THEN Layu Fusarium Kaidah 3.3 : IF Batang berwarna coklat THEN Layu Fusarium Kaidah 3.4 :
IF Tanaman Layu Keseluruhan THEN Layu Fusarium
d.  Penyakit Bercak coklat pada daun Kaidah 4.1 :
IF Batang berwarna coklat THEN Bercak coklat pada daun Kaidah 4.2 : IF Tanaman layu keseluruhan THEN Bercak coklat pada daun
5.  Menghitung rule/kaidah hasil pecahan dari premis majemuk.
Menghitung nilai CF
dengan menggunakan rumus (2):
Kaidah 1.1 : 0,6 * 0,6 = 0,36 Kaidah 1.2 : 0,6 * 0,8 = 0,48 Kaidah 2.1 : 0,6 * 0,8 = 0,48
Kaidah 2.2 : 0,8 * 0,6 = 0,48
Kaidah 2.3 : 0,8 * 0,8 = 0,64 Kaidah 2.4 : 0,6 * 0,6 = 0,36 Kaidah 3.1 : 0,6 * 0,4 = 0,24 Kaidah 3.2 : 0,8 * 0,8 = 0,64 Kaidah 3.3 : 0,6 * 0,6 = 0,36 Kaidah 3.4 : 0,6 * 0,8 = 0,48 Kaidah 4.1 : 0,6 * 0,8 = 0,48 Kaidah 4.2 : 0,6 * 0,6 = 0,36
6.    Perhitungan  CF  kombinasi  untuk  semua rule.  Perhitungan  nilai  ini  menggunakan rumus (3).
a)  Penyakit Busuk Daun Perhitungan Kombinasi pada Penyakit Busuk  Daun  dari  Gejala  Daun  Tua Menguning dengan nilai kepercayaan 0,36 dan  Daun  muda  layu  dengan  nilai kepercayaan  0,48.  Dari  gejala    diatas pada  penyakit  Busuk  Daun  menghasilkan perhitungan kombinasi dengan menggunakan rumus sebagai berikut CF combine = CF old + CF gejala *(1-CF old ) CF combine = 0,36 + 0,48 * ( 1- 0,36) = 0,36 + 0,3072 = 0,6672 Hasil akhir untuk penyakit Busuk   Daun
b)  Layu Bakteri Perhitungan Kombinasi pada Penyakit
Layu  Bakteri  dari  Gejala  Daun  Tua Menguning  dengan  nilai  kepercayaan 0,48;  Daun  muda  layu  dengan  nilai kepercayaan 0,48 ; Tulang daun berwarna putih dengan nilai kepercayaan 0,64 ; dan Batang berwarna coklat dengan  nilai kepercayaan 0,36 Dari gejala-gejala diatas pada penyakit Layu Bakteri menghasilkan perhitungan kombinasi dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
CF combine = CF old + CF gejala *(1-CF old ) CF combine = 0,48 + 0,48 * ( 1- 0,48)
= 0,48 + 0,2496
= 0,7296 CF combine =0,7296 +0,64 * (1- 0,7296) = 0,7296 + 0,1731
= 0,9027 CF combine =0,9027+ 0,36 *( 1- 0,9027) = 0,9027 + 0,035 = 0,9377 Hasil akhir untuk penyakit Layu Bakteri
c)  Layu Fusarium
Perhitungan Kombinasi pada Penyakit Layu  Fusarium  dari  Gejala  Daun  Tua Menguning  dengan  nilai  kepercayaan 0,24; Tulang daun berwarna putih dengan nilai  kepercayaan  0,64  ; Batang  berwarna coklat dengan nilai kepercayaan 0,36 ; dan Tanaman  layu  keseluruhan  dengan  nilai kepercayaan 0,48 Dari gejala-gejala diatas  pada  penyakit  Layu  Fusarium menghasilkan perhitungan kombinasi dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut :
CF combine = CF old + CF gejala *(1-CF old ) CF combine = 0,24 + 0,64 * ( 1- 0,24)
= 0,24 + 0,4864
= 0,7264
CF combine =0,7264 +0,36 * (1- 0,7264) = 0,7264 + 0,0984 = 0,8284 CF combine =0,8284+ 0,48 *( 1- 0,8284) = 0,8284 + 0,084
= 0,9089 Hasil akhir untuk penyakit Layu Fusarium
d)  Bercak Coklat Pada Daun Perhitungan  Kombinasi  pada  Penyakit
Bercak coklat pada daun dari Gejala Bawah daun bercak putih dengan nilai kepercayaan  0,48  dan  Batang  berwarna coklat  dengan  nilai  kepercayaan  0,36.  Dari gejala    diatas  pada  penyakit  Bercak  coklat pada daun menghasilkan perhitungan kombinasi  dengan  menggunakan  rumus sebagai berikut :
CF combine = CF old + CF gejala *(1-CF old ) CF combine = 0,48 + 0,36 * ( 1- 0,48) = 0,48 + 0,1872 = 0,6672
Hasil  akhir  untuk  penyakit  Bercak  coklat pada daun
Dengan  demikian  maka  Tanaman  Cabai Keriting  terserang  penyakit  Layu  Bakteri dengan nilai Kepercayaan 0,9377. Persentasenya yaitu:
Nilai CF*100%=0,9377*100%= 93,77%

## b.  Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  membandingkan  hasil sistem dengan pendapat Pakar. Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7 dan Tabel 8 merupakan rekapitulasi pengujian validitas.
a)  Busuk Daun
Tabel  5. Selisih Posisi Busuk Daun Sistem Pendapat Pakar Selisih Posisi Sistem Vs Pendapat Pakar 1. Busuk Daun 1. Layu Bakteri |1 − 4| = 3x25%=75% 2. Layu Bakteri 2. Layu Fusarium |2 − 1| =1x25%=25% 3. Layu Fusarium 3. Bercak Coklat Pada Daun |3 − 2| = 1x25%=25% 4. Bercak Coklat Pada daun 4. Busuk Daun |4 − 3| = 1x25%=25% AVcm = 150 4 = 37,5%
b)  Layu Bakteri Tabel  6. Selisih Posisi Layu Bakteri Sistem Pendapat Pakar Selisih Posisi Sistem Vs Pendapat Pakar 1. Busuk Daun 1. Layu Fusarium |1 − 3| = 2 x25%=50% 2. Layu Bakteri 2. Bercak Coklat Pada Daun |2 − 4| =2x25%=50% 3. Layu Fusarium 3. Busuk Daun |3 − 1| = 2x25%=50% 4. Bercak Coklat Pada daun 4. Layu Bakteri |4 − 2| = 2x25%=50% AVcm = 200 4 = 50%
c)  Layu Fusarium Tabel 7.Selisih Posisi Layu Fusarium Sistem Pendapat Pakar Selisih Posisi Sistem Vs Pendapat Pakar 1. Busuk Daun 1. Bercak Coklat Pada Daun |1 − 2| = 1 x25%=25% 2. Layu Bakteri  2. Busuk Daun |2 − 3| =1x25%=25% 3. Layu Fusarium 3. Layu Bakteri |3 − 4| = 1x25%=25% 4. Bercak Coklat Pada daun 4. Layu Fusarium |4 − 1| = 3x25%=75% AVcm = 150 4 = 37,5%

## d)  Bercak Coklat Pada Daun.
Tabel    8.  Selisih  Posisi  Bercak  Coklat  Pada Daun Sistem Pendapat Pakar Selisih Posisi Sistem Vs Pendapat Pakar 1. Busuk Daun 1. Busuk Daun |1 − 1| = 0 x25%=0% 2. Layu Bakteri 2. Layu Bakteri |2 − 2| =0x25%=0% 3. Layu Fusarium 3. Layu Fusarium |3 − 3| = 0x25%=0% 4. Bercak Coklat Pada daun 4. Bercak Coklat Pada Daun |4 − 4| = 0x25%=0%
AVcm = 0%

## V.  Penutup 5.1.  Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari pembuatan  Sistem  Pakar  dalam  Penerapan Metode Certainty  Factor dalam  Mendeteksi Penyakit  Pada  Cabai  Keriting,  adalah  sebagai berikut:
1.  Telah  di  rancang  dan  di  bangun  Sistem Pakar  Penerapan  Metode Certainty  Factor dalam  Mendeteksi  Penyakit  Pada  Cabai Keriting.
2.  Sistem  yang  dibangun  dapat  memberikan hasil  indikasi  penyakit  berdasarkan  pada gejala-gejala  yang  dipilih  beserta  tingkat keyakinannya.  Penentuan  jenis  penyakit didasarkan  pada  nilai  mb.  Semakin  besar nilai  md  dan  semakin  kecil  nilai  md,  maka semakin  besar  pula  potensi  penyakit  pada tanaman  cabai  keriting  yang  menyerang, begitu pula sebaliknya.
3.  Berdasarkan pengujian validitas yang
dilakukan oleh peneliti, berdasarkan perhitungan sistem dan berdasarkan perhitungan  manual  dengan  memperoleh nilai CF tertinggi yang sama  Pada penyakit Layu  Bakteri  dengan  nilai  persentase kepercayaan  pada  perhitungan  validitas 50%, dan pada perhitungan sistem 93,77%. Sehingga sistem pendeteksian pada tanaman cabai keriting valid.

## 5.2. Saran
Saran  yang  dapat  di  berikan  guna pengembangan sistem adalah sebagai berikut: 1.  Sistem Pakar dikembangkan untuk diagnosa  lanjut  dengan  penyakit  tanaman cabai  keriting  dan  gejala-gejala  yang  lebih kompleks  dan  detail.  Dilengkapi  dengan berbagai  infromasi  mengenai  penyakit tanaman  cabai  kerting  sehingga  pengguna memahami  betul  akan  penyakit  yang menyerang tanaman.
2.  Sistem pakar dikembangkan dengan menambahkan  penyakit-penyakit  yang  lain, sehingga  lebih  luas  pengetahuan  para petani  untuk  mendeteksi  penyakit  yang menyerang tanaman cabai keriting.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Winanto,  Y.  R.  W.  Utami,  and  S.  H.
Fitriasih,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama Dan  Penyakit  Tanaman  Cabai  Besar Menggu nakan  Metode  Certainty  Factor,”
J.  Ilm.  SINUS ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  13 –24, 2017, doi: 10.30646/sinus.v15i2.302.
[2] A.  Ghofur,  “Expert  sistem  mendeteksi hama  pada  tanaman  cabai  menggunakan
metode certainty factor,” NJCA , vol. 4, no. 2, pp. 127 –135, 2019. [3]  Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Kepastian Penggunaan dengan  Metode  Kualifikasi  Pertanyaan . Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2008.
[4] S.  Yasita,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Kulit Menggunakan  Certainty  Factor  Berbasis Web.  Jurnal  Teknik  Informatika  Politeknik Caltex Riau,” vol. Vol 1, 2012.
[5]  D.  M.  L.  Tobing,  E.  Pawan,  F.  E.  Neno, and  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Padi
Menggunakan  Metode  Forward  Chaining Expert  System  to  Detect  Disease  Rice Plants  Using  Forward  Chaining,” J.  Ilm. SISFOTENIKA ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  10 –48,
2019.
[6] R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah,  “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman  Tebu  Menggunakan  Metode Certainty Factor,” JOINTECS  (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 1 – 4, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[7]  Y.  Setianto,  B.  Widada,  and  Y.  W.  U. Retno,  “Sistem  pakar  untuk  megetahui hama wereng pada tanaman padi beserta solusi  dengan  menggunakan  logika  fuzzy tsukamoto,” J. TIKomSiN , vol. 5, no. 1, pp.
1 –9, 2017.
[8]  M. Arifin, S. Slamin, and W. E. Y. Retnani, “Penerapan  Metode  Certainty  Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit  Pada  Tanaman  Tembakau,” Berk.  Sainstek ,  vol.  5,  no.  1,  p.  21,  2017, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[9] E.  H.  Wijaya  and  N.  Hidayat,  “Diagnosis Penyakit  Cabai  Dengan  Menggunakan Metode  Forward  Chaining –  Dempster- Shafer,”  vol.  2,  no.  12,  pp.  7202–7208, 2018.