## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN AGLAONEMA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Nur Irfan Yahya, Sri Lestanti, Saiful Nur Budiman Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Sananwetan Kota Blitar, Indonesia ipandaz2122@gmail.com

## ABSTRAK
Seperti yang kita ketahui tanaman hias tidak memerlukan lahan yang luas untuk penanamnya. Masalah utama pembudidaya aglaonema adalah hama dan penyakit. Hama dan penyakit juga sulit dibedakan oleh banyak  orang maupun  pembudidaya,  dikarekan  sebagian  besar  pembudidaya  masih  bergantung  dari  pengalaman  pemelihara lainnya dan masih kekurangan informasi juga untuk mengatasi penyakit dan hama yang ada. Salah satu metode yang  digunakan  pada  sistem  pakar  ini  adalah  metode certainty factor yang  digunakan  untuk  menyatakan keyakinan  pakar  terhadap  masalah.  Data  yang  dibutuhkan  untuk  sistem  pakar  ini  adalah  data  gejala  penyakit Aglaonema dan data penyakit Aglaonema. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu petani mengidentifikasi penyakit  pada  tanaman  Aglaonema,  mengurangi  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mendiagnosis  penyakit  dan memberikan solusi. Hasil pengujian system pakar pada tanaman aglaonema memiliki nilai kepastian hampir 80% dari 10 percobaan yang dilakukan oleh pakar.
Kata kunci: Sistem Pakar, Aglaonema, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Hama  dan  penyakit  merupakan  masalah  utama bagi  petani  Aglaonema.  Hingga  saat  ini,  hama  dan penyakit yang menyerang tanaman Aglaonema sangat beragam.  Karena  sebagian  besar  petani  kekurangan informasi  dan  mengandalkan  pengalaman  petani  lain untuk mengatasi masalah hama dan penyakit yang ada, banyak  orang,  bahkan  petani  itu  sendiri,  tidak membedakan  antara  hama  dan  penyakit.  Pembedaan antara hama dan penyakit seringkali keliru. Misalnya hama  dibasmi  dengan  insektisida  (fungisida)  dan sebaliknya dengan insektisida (insektisida) [1].
Serangan  hama  tanaman  (OPT)  merupakan masalah  utama  yang  membatasi  produksi  tanaman hias, terutama di daerah beriklim tropis. Menggunakan pestisida sintesis untuk mengendalikan hama menimbulkan resiko besar karena dapat menyebabkan pencemaran lingkungan. Selain itu, kurangnya tenaga ahli  dan  spesialis  penyakit  dan  hama  tanaman  hias, serta  masalah  sulitnya  bagi  yang  tidak  memiliki pengetahuan tentang penyakit dan hama tanaman hias untuk mengatasinya.
Teknologi  saat  ini  berkembang  pesat  untuk menunjang aktivitas manusia dalam kehidupan sehari- hari.  Seiring  berkembangnya  teknologi,  manusia dengan pengetahuan dan keterampilan yang dimilikinya mengembangkan suatu ilmu yang disebut kecerdasan  buatan  atau  artificial  intelligence.  Bagian dari kecerdasan buatan adalah sistem pakar atau expert system.  Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  dibuat  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar diciptakan dengan menyimpan keahlian seorang pakar dalam  sistem  komputer,  tetapi  tidak  dimaksudkan untuk  menggantikan  peran  pakar  tersebut,  melainkan untuk  mempromosikan  pengetahuan  pakar  dan
membuatnya dapat diakses oleh masyarakat umum dan dapat membantu memecahkan masalah yang dialami.
Pemrosesan  pengetahuan  dalam  sistem  pakar memerlukan  suatu  metode  untuk  memperoleh  hasil kepastian  yang  sama  dengan  hasil  diagnosis  pakar. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah metode certainty factor . Certainty factor adalah metode  mendefinisikan  keyakinan  pada  fakta  atau aturan  berdasarkan  keyakinan  ahli.  Hasil  dari  sistem pakar  ini  adalah  nilai  faktor  keamanan  dan  hasil diagnosa penyakit tanaman Aglaonema. Sistem pakar ini  membantu  pemulia  tanaman  Aglaonema  dengan mudah mendeteksi penyakit pada tanaman Aglaonema,  sehingga  petani  bisa  mendapatkan pengobatan lebih cepat.
Hasil  dari  Sistem  Pakar  ini  berupa  hasil  nilai Certainty  Factor  dan  diagnosis  penyakit  tanaman aglaonema.  Sistem  Pakar  ini  dapat  membantu pembudidaya tanaman aglaonema bisa dengan mudah mengetahui penyakit yang dialami tanaman aglaonema  sehingga  pembudidaya  bisa  mendapatkan solusi perawatan lebih cepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  dapat  meniru keahlian  seorang  pakar  dalam  menjawab  pertanyaan dan memecahkan masalah. Sistem pakar menyediakan solusi  untuk  suatu  masalah  melalui  interaksi pengguna.  Dengan  bantuan  sistem  pakar,  pakar  dan non-ahli  dapat  menjawab  pertanyaan,  memecahkan masalah,  dan  membuat  keputusan  yang  biasanya disediakan untuk para pakar [2].

## 2.2. Tanaman Aglaonema
Aglaonema  merupakan  tanaman  hias  karena keindahan tanaman ini terletak pada corak dan warna
daunnya. Nama aglaonema berasal dari bahasa yunani agros  yang  berarti  terang  dan  nema  yang  berarti benang  karena  warna  tulang  pada  daun  aglaonema sangat  mencolok  seperti  benang  yang  mengkilat. Tanaman  ini  asli  negara-negara  Asia,  dan  beberapa spesies asli Indonesia.
Habitat  asli  tanaman  ini  adalah  hutan  tropis. Menurut  Subono  dan  Andoko  (2005),  di  habitat aslinya,  Aglaonema  hidup  di  bawah  naungan pepohonan hutan dan hanya menerima sinar matahari sekitar  40%.  Dengan  sinar  matahari  40%  untuk fotosintesis,  Aglaonema  justru  tumbuh  optimal  dan daunnya  rimbun.  Aglaonema  merupakan  tanaman peneduh  yang  peka  terhadap  sinar  matahari.  Jika intensitas  sinar  matahari  melebihi  50%,  daun  akan menjadi kusam bahkan hangus dan mati.
Tanaman  hias aglaonema  saat ini tidak semahal dulu.  Berbagai  jenis  Aglaonema  tersedia  di  pasaran dengan  harga  yang  terjangkau,  sehingga  Anda  dapat mengoleksinya  tanpa  mengeluarkan  banyak  biaya. Pada  umumnya,  tanaman  aglaonema  ini  memiliki  30 spesies dengan 9 beragam variasi daun meliputi corak, warna, bentuk dan ukuran.

## 2.3. Hama dan Penyakit Tanaman Aglaonema
Hama  adalah  binatang  pengganggu  tumbuhan yang dapat dilihat secara fisik dengan mata telanjang tanpa menggunakan alat. Hama aglaonema bervariasi dan  memiliki  gejala  yang  berbeda.  Setiap  hama memiliki obatnya sendiri.
 Kutu Putih / Kutu kebul
 Ulat
 Belalang
 Kutu Perisai
 Layu Fusarium
 Kutu Sisik
 Busuk Akar
 Root Mealy Bugs
 Layu Bakteri
 Bercak Daun
2.4. Certainty Factor
Teori certainty factor adalah  faktor  keyakinan yang  mengungkapkan  keyakinan  terhadap  suatu peristiwa (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian  ahli.  Faktor  keyakinan  menggunakan  nilai yang  menunjukkan  tingkat  kepercayaan  pakar terhadap  data.  Secara  umum,  teori  faktor  keyakinan ditulis dalam interval. Faktor keyakinan menggunakan nilai  untuk  mengasumsikan  tingkat  kepercayaan  ahli dalam  rumus  faktor  keyakinan  data  yang  ditentukan oleh rumus berikut: [3].
CF [H,E] = MB [H,E] – MD [H,E]       (1) Keterangan :
CF (H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti. MB  (H,E)  =  measure  of  belief  terhadap  hipotesa  H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
MD (H,E) = measure of disbelief terhadap evidence H, jika  diberikan  evidance  E  (antara  0  dan  1)  certainty factor untuk kaidah premis tunggal.
CF[H,E]1= CF[H] * CF[E]         (2)
Certainty  Factor  untuk  kaidah  dengan  kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules): CFcombineCF[H,E]1,2=  CF[H,E]1  +  CF[H,E]2  *[1- CF[H,E]1]                (3) CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old  +CF[H,E]  3  * (1-CF[H,E] old]         (4)
3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian digunakan sebagai suatu pedoman dalam  menentukan  langkah,  gambaran,  waktu  dan tempat pengambilan data. Penelitian ini menggunakan jenis  R&D  (Research  and  Development).  Alur pengembangannya menggunakan deskriptif kuantitatif yaitu  dengan  kata  lain,  mendapatkan  data  yang dibutuhkan  untuk  persyaratan  mendesain  sistem. Metode ini mengolah data dari hasil wawancara, yang mana untuk mengetahui hubungan antara input berupa data hama atau penyakit dan data gejala dengan output berupa solusi.

## 3.2 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini diperlukan data, pengumpulan data adalah suatu cara untuk memperoleh  informasi  yang  diperlukan  untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Data  bisa  datang  dalam berbagai  bentuk,  termasuk  gambar,  suara,  huruf, bahasa, simbol, dan bahkan lingkungan.

## 3.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini diantaranya yaitu wawancara, observasi dan  studi literatur. Wawancara  adalah jenis pengumpulan data  yang  dilakukan  melalui sesi tanya jawab tatap muka dengan para pemangku kepentingan yang terlibat dalam penelitian yang sedang berlangsung.  Dalam  hal  ini,  penulis  langsung mengajukan pertanyaan dan jawaban kepada penanam aglaonema.  Sedangkan  observasi  adalah  metode pengumpulan data melalui tinjauan langsung terhadap subjek  yang diteliti, untuk mendapatkan dataset yang relevan,  penulis  melakukan  observasi  langsung  di Blitar  Nursery.  Sedangkan  studi  kepustakaan  adalah teknik pengumpulan informasi dengan meneliti buku- buku  di  perpustakaan.  Penulis  memperoleh  dan mengumpulkan  data  dengan  membaca  buku  dan literatur.

## 3.4 Jenis Data
Data primer dan data sekunder merupakan wujud dari  pengumpulan  sumber  data  yang  dilakukan  oleh peneiti.
a. Data Primer
Data  primer  adalah  jenis  dan  sumber  data penelitian  yang  diperoleh  langsung  dari  sumber aslinya  (tanpa  perantara)  baik  untuk  perorangan
maupun kelompok. Oleh karena itu data diambil secara langsung.  Data  primer  dikumpulkan  secara  khusus untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian.  Penulis mengumpulkan  data  primer  dengan  metode  survey, metode observasi, dan juga metode wawacanra.

## 1) Data Hama dan Penyakit Aglaonema
Data penyakit tanaman agalonema yang di dapat dari  pakar  dan  jurnal,  kemudian  dibuat  tabel  dengan kode penyakit tanaman agalonema.
Tabel 1. Hama dan Penyakit Aglaonema No.  Kode Hama atau Penyakit 1 P001 Kutu Putih / Kutu Kebul 2 P002 Ulat 3 P003 Belalang 4 P004 Kutu Perisai
5 P005 Root Mealy Bugs
6 P006 Kutu Sisik
7 P007 Busuk Akar
8 P008 Layu Fusarium
9 P009 Layu Bakteri
10 P010 Bercak Daun

## 2) Data Gejala Aglaonema
Data  gejala  yang  dimaksud  disini  merupakan kumpulan permasalahan penyakit tanaman aglaonema, data gejala penyakit ini di dapat dari hasil wawancara, kemudian dibuat table dengan kode gejala penyakit.
Tabel 2. Gejala Aglaonema
No Kode Gejala 1 G001 Terdapat barisan kutu pada tulang punggung daun
2 G002  Daun Menguning
3 G003  Daun terlihat kerdil
4 G004  Bagian pinggir daun rombeng / cacat
5 G005  Daun mengerut
6 G006  Daun menjadi pucat kemudian busuk
7 G007  Batang terlihat tidak sehat / kering
8 G008  Tulang daun berwarna coklat keabuan
9 G009  Dibawah daun terdapat bercak putih
10 G010  Terdapat bercak pada daun lalu membusuk 11 G011  Batang berlubang dan layu
12 G012  Tangkai bunga membusuk
13 G013  Akar berwarna coklat kehitaman
14 G014  Daun dan batang melunak / lembek
15 G015  Tanaman mengeluarkan bau tidak sedap
16 G016  Tanaman terlihat kurus
17 G017  Daun terlihat layu
18 G018  Tulang daun terlihat pucat
19 G019 Bagian pinggir daun yang kelamaan menjadi kering 20 G020 Terdapat bulu-bulu jamur yang berwarna abu di permukaan daun

## 3) Data Rule
Berdasarkan  tabel  gejala  dan  penyakit  yang diperoleh,  kami  membuat  aturan  untuk  sistem  pakar yang  membuat  hubungan  antara  gejala  penyakit aglaonema  dan  penyakit  aglaonema.  Dapat  dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Rule Gejala Penyakit P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10
G1 √ G2 √
G3 √ G4
√
G5 √ G6 √
G7 √ G8 √
G9
√ G10 √ G11 √ G12 √ G13
√
G14 √ G15 √
G16
√ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √
Penjelasan aturan gejala diatas sebagai berikut: Jika terdapat barisan kutu pada tulang punggung daun, dan daun menguning maka terkena Kutu Putih / Kutu Kebul

## b. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  sumber  data  penelitian yang  diperoleh  secara  tidak  langsung  oleh  peneliti melalui media perantara (diperoleh atau direkam oleh pihak ketiga). Data sekunder  bisa  jadi data kesaksian yang  disusun  menjadi  arsip,  catatan  sejarah,  laporan, atau data dokumenter.

## 3.5 Desain Sistem
Desain  dibuat  sebelum  proses  coding  dimulai. Tujuannya  adalah  untuk  memahami  sepenuhnya  apa yang  perlu  dilakukan  dan  seperti  apa  sistem  yang diinginkan. Dengan demikian, ini membantu menentukan  persyaratan  perangkat  keras  dan  sistem, dan  juga  mendefinisikan  arsitektur  sistem  yang dibangun secara keseluruhan.

## a. Flowchart
Gambar 1. Flowchart User
Pengguna  masuk  ke  halaman  utama  kemudian pengguna  diberi  beberapa  pilihan  yaitu,  Menu Diagnosa Penyakit. Jika pengguna memilih Diagnosa Penyakit  maka  pengguna  memasukkan  gejala-gejala tanaman aglaonema dengan cara memilih gejala-gejala tersebut dari sistem, kemudian sistem akan memproses dengan  perhitungan  Certainty  Factor.  Jika  pengguna memilih Daftar  Penyakit maka  sistem akan menampilkan  halaman  Daftar  Penyakit  yang  mana pada  halaman tersebut menampilkan pengetahuan dari Nama  penyakit,  Gejala  dan  Solusi  tanaman aglaonema,  pengguna  tanpa  memasukkan  gejala- gejala secara manual.
Gambar 2. Flowchart Admin
Admin  harus  memasukkan  username  dan password  terlebih  dahulu,  jika  berhasil  maka  akan langsung  ke  halaman  utama,  sedangkan  jika  gagal maka  akan  ada  pemberitahuan  “username  atau password salah”. Pada halaman utama diberi beberapa pilihan  yaitu  Hama  dan  Penyakit,  Gejala  dan  Relasi. Jika admin memilih Hama dan Penyakit maka admin diminta untuk memasukkan data Hama dan Penyakit. Jika admin memilih Gejala maka admin diminta untuk memasukkan data Gejala. Jika admin  memilih Relasi maka admin diminta untuk memasukkan data Relasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Implementasi Sistem
Pada  implementasi  sistem  dijabarkan  mengenai sistem  yang  telah  dibuat  oleh  peneliti,  yang  mana sebagai berikut:

## 4.2 Halaman Beranda
Pada  menu  halaman  beranda  terdapat  4  tombol menu untuk Home, About  us, Diagnosis, Login. Dan dibawahnya  terdapat  gambar  besar  untuk  tampilan halaman menu utama, dan ada tulisan “Selamat Datang di  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Aglaonema seperti di tunjukan pada gambar 3 berikut
Gambar 3. Halaman Beranda
4.3 Halaman About Us
Pada menu About us ini berisi tentang team dari pembuatan  program  sistem  pakar  aglaonema,  yang bertujuan  untuk  memberitahukan  informasi  tentang pembuat  program  dan  pembimbing  beserta  sosial medianya.
Gambar 4. Halaman About Us

## 4.4 Halaman Diagnosis
Pada  menu  diagnosis  ini  user  /  pengguna  dapat memasukkan  gejala  –  gejala  yang  dialami  pada tanaman aglaonema agar dapat mendiagnosa penyakit aglaonema,  dengan  mencentang  gejala  –  gejala penyakit  kemudian  setelah  itu  pilih  tombol  diagnosa yang berada di bagian bawah seperti pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Diagnosis

## 4.5 Halaman Login
Hanya  admin  yang  dapat  menggunakan  fitur login yang ada pada website tersebut, digunakan untuk
mengubah,  menghapus  dan  menambahkan  data penyakit,  data  gejala  dan  juga  data  relasi  untuk tanaman aglaonema.
Gambar 6. Halaman Login Admin

## 4.6 Halaman Hasil Diagnosis
Setelah  melakukan  diagnosa,  pengguna  akan diarahkan  menuju  halaman  hasil  diagnosa.  Halaman ini  adalah  halaman  untuk  menampilkan  hasil  dari perhitungan  algoritma certanty factor seperti  pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Hasil Diagnosis
4.7 Pengujian Perhitungan Certainty Factor Perhitungan Penyakit Dengan 2 Gejala Percobaan  metode  Certainty  Factor  menggunakan  2 gejala dengan nilai perhitungan 70% dari 2 gejala yang di  pilih  yaitu  “terdapat  barisan  kutu  pada  tulang punggung  daun”  dan  “daun  menguning”  maka  hasil yang  keluar  adalah  70%,  sesuai  dengan  perhitungan manual. Pengujian perhitungan dengan 2 gejala.
Tabel 4. Penyakit Kutu Kebul / Kutu Perisai
Gejala Nama Gejala Mb  Md G001 Terdapat barisan kutu pada tulang punggung daun 0.9 0.1 G002 Daun menguning 0.8 0.2
Perhitungan nilai Mb penyakit Kutu putih / Kutu kebul untuk gejala pertama dan kedua:
Mb = Mb lama + (Mb baru * (1 – Mb lama)) Mb = 0.9 + (0.8 * (1 – 0.9)) Mb = 0.9 + (0.8 * 0.1) Mb = 0.9 + 0.08 Mb = 0.98 Perhitungan nilai Md penyakit Kutu putih / Kutu kebul untuk gejala pertama dan kedua:
Md = Md lama + (Md baru * (1 – Md lama)) Md = 0.1 + (0.2 * (1 – 0.1))
Md = 0.1 + (0.2 * 0.9) Md = 0.1 + 0.18 Md = 0.28
Setelah  didapat  nilai  Mb  dan  Md  maka  dapat  dicari nilai CF penyakit Kutu putih / Kutu kebul:
CF = Mb – Md CF = 0.98 – 0.28 CF = 0.70 Hasil  perhitungan  akhir  untuk  penyakit  Kutu  putih  / Kutu kebul adalah 0.70 atau 70%.

## 4.8 Pengujian Black Box
Pengujian  black  box  pada  penelitian  ini menggunakan  teknik  equivalence  partitions.  Pada penelitian  ini  pengujian  dikelompokan  bedasarkan fungsionalitas  dan  halamannya  yang  mana  menjadi seperti  berikut,  pengujian  tombol  menu  /  navigasi, pengujian  halaman  utama,  pengujian  halaman  login, pengujian sisi admin dan pengujian halaman diagnosis serta halaman hasil diagnosis.
Tabel 5. Pengujian Black Box Sistem No. Input / Tombol Uji Hasil yang Diharapkan Kesimp ulan 1. Menu Beranda Aplikasi akan beralih ke halaman utama Sesuai 2. Menu About Us Aplikasi beralih ke halaman about us Sesuai 3. Menu Diagnosis Aplikasi beralih ke halaman diagnosis Sesuai 4. Menu Login Aplikasi beralih ke halaman login Sesuai 5. Menu Dashboard Admin Aplikasi beralih ke halaman dashboard admin Sesuai 6. Menu Penyakit Aplikasi beralih ke halaman penyakit Sesuai 7. Menu Gejala Aplikasi beralih ke halaman gejala Sesuai 8. Menu Relasi Aplikasi beralih ke halaman relasi Sesuai 9. Menu Logout Aplikasi akan beralih ke halaman login dan keluar dari session admin Sesuai
Total  seluruh  pengujian black box ada  46 pengujian  yang  mana dari seluruh pengujian tersebut terdapat  dua  pengujian  yang  tidak  sesuai.  Dan menghasilkan prosentase sebesar 95,65%

## 4.9 Pengujian Perhitungan Manual dan Sistem
Berdasarkan hasil pengujian manual dengan satu gejala  pada  tabel  4.3,  dapat  di  jelaskan  bahwa pengujian ini dilakukan lebih teliti lagi yaitu pengujian yang  terhubungan  dengan  masalah  pengetahuan tentang  penyakit  tanaman  aglaonema  penilaian berdasarkan  hasil  pengujian  perhitungan  manual  dan sistem  menunjukan  hasil  100%  sama  dengan pengujian  perhitungan  manual  dari  20  gejala  yang telah ada.

## Tabel 6. Pengujian Perhitungan Manual
No. Gejala Kesimpulan 1. G001 Sesuai 2. G002 Sesuai 3. G003 Sesuai 4. G004 Sesuai 5. G005 Sesuai 6. G006 Sesuai 7. G007 Sesuai 8. G008 Sesuai 9. G009 Sesuai 10. G010 Sesuai 11. G011 Sesuai 12. G012 Sesuai 13. G013 Sesuai 14. G014 Sesuai 15. G015 Sesuai 16. G016 Sesuai 17. G017 Sesuai 18. G018 Sesuai 19. G019 Sesuai 20. G020 Sesuai

## 4.10 Pengujian Akurasi Sistem dan Pakar
Dari  hasil  percobaan  terhadap  ahli  pakar tersebuut  dengan  total  seluruh  pengujian  ada  10 pengujian  yang  mana dari seluruh pengujian tersebut terdapat  dua  pengujian  yang  tidak  sesuai.  Jadi  dapat disimpulkan  dari  pengujian  tersebut  diperoleh  nilai sebesar 80%.
Tabel 7. Pengujian Akurasi Pakar No. Percobaan Kesimpulan 1. Gejala 4 dan Gejala 6 Sesuai 2. Gejala 1 dan Gejala 2 Sesuai 3. Gejala 16 dan Gejala 17 Sesuai 4. Gejala 18 dan Gejala 19 Sesuai 5. Gejala 3 dan Gejala 5 Tidak Sesuai 6. Gejala 11 dan Gejala 12 Sesuai 7. Gejala 7 dan Gejala 8 Sesuai 8. Gejala 13 dan Gejala 15 Sesuai 9. Gejala 1 dan Gejala 4 Tidak Sesuai 10. Gejala 9 dan Gejala 10 Sesuai

## 4.11 Pengujian Pengguna
Berdasarkan tabel 4.5, hasil pengujian pengguna dengan  hasil  akhir  83,91%  menunjukan  bahwa pengoperasian  website  diagnosis  penyakit  tanaman aglaonema sesuai secara fungsional, akan tetapi masih perlu dikembangkan lagi pada aspek desain
Tabel 8. Pengujian Validasi Pengguna No Jawaban Responden R 1. Sangat Setuju 3 Setuju 12 Cukup 0 Tidak Setuju 0 2. Sangat Setuju 5 Setuju 8 Cukup 2 Tidak Setuju 0 3. Sangat Setuju 9
No Jawaban Responden R Setuju 5 Cukup 1 Tidak Setuju 0 4. Sangat Setuju 8 Setuju 5 Cukup 2 Tidak Setuju 0 5. Sangat Setuju 8 Setuju 5 Cukup 2 Tidak Setuju 0 6. Sangat Setuju 6 Setuju 6 Cukup 2 Tidak Setuju 1 7. Sangat Setuju 7 Setuju 8 Cukup 0 Tidak Setuju 0 8. Sangat Setuju 8 Setuju 7 Cukup 0 Tidak Setuju 0 9. Sangat Setuju 4 Setuju 9 Cukup 2 Tidak Setuju 0 10. Sangat Setuju 9 Setuju 6 Cukup 0 Tidak Setuju 0 11. Sangat Setuju 7 Setuju 7 Cukup 1 Tidak Setuju 0 12. Sangat Setuju 6 Setuju 8 Cukup 1 Tidak Setuju 0

## 4.12 Pengujian Ahli
Pengujian  Validasi  Ahli  pada  aspek  learnability mendapatkan hasil 91,25%, pada aspek memorability mendapatkan  hasil  83%,  pada  aspek  efficiency mendapatkan hasil 87%, pada aspek errors mendapatkan hasil 75%, dan yang terakhir pada aspek satisfaction mendapatkan hasil 87%. Dari total semua aspek  mendapatkan  prosentase  sebesar  84,65%  yang menunjukkan bahwa aplikasi sudah sesuai dengan apa yang diinginkan oleh penulis.
Tabel 9. Pengujian Validasi Ahli IT Aspek Kode Pertanyaan Learnability A1 Website diagnosis penyakit tanaman aglaonema dapat mudah dipelajari A2 Apakah informasi yang diberikan website diagnosis penyakit tanaman
Aspek Kode Pertanyaan aglaonema sudah bisa dikatakan spesifik A3 Saya dapat dengan mudah menerima informasi dari website diagnosis penyakit tanaman aglaonema A4 Website diagnosis penyakit tanaman aglaonema tidak membutuhkan instruksi khusus untuk menjalankan aplikasi Memorability B1 Website diagnosa penyakit pada tanaman aglaonema ini saya dapat dengan mudah mengingat penggunaan B2 Alur navigasi pada website diagnosis penyakit tanaman aglaonema mudah diingat Efficiency C1 Pada website diagnosis penyakit tanaman aglaonema kecepatan dalam mengakses menu, dan fitur mudah digunakan C2 Pada website diagnosis penyakit tanaman aglaonema dengan mudah memperoleh informasi yang saya butuhkan Errors D1 Tidak menemukan error pada website diagnosis penyakit tanaman aglaonema D2 Tidak menemukan error pada fungsi dan menu pada website diagnosis penyakit tanaman aglaonema Satisfaction E1 Website diagnosis penyakit tanaman aglaonema memiliki kenyamanan tampilan pada semua halaman website E2 Saya merasa nyaman menggunakan website diagnosis penyakit tanaman aglaonema E3 Paduan tata letak dan warna nyaman untuk dilihat E4 Website diagnosis penyakit tanaman aglaonema memiliki kesesuaian dengan judul penelitian yang telah dipilih dan konten yang disajikan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  membangun  aplikasi  sistem  pakar diagnosa hama dan penyakit pada tanaman aglaonema menggunakan  metode certainty factor berbasis website, maka kesimpulan yang dapat penulis jelaskan adalah:  Aplikasi  yang  dibuat  ini  dapat  menganalisis jenis penyakit tanaman Aglaonema berdasarkan gejala yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Berdasarkan  hasil pengujian  black  box  dengan  prosentase  95,65%  dan open beta dari user dengan prosentase 83,91% dan dan
ahli  IT  dengan  prosentase  84,65%  maka  dihasilkan kesimpulan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  ini  telah bekerja seperti yang diharapkan dari penulis.
Untuk  pengembangan  aplikasi  yang  lebih  baik, berikut  beberapa  saran  penerapan  sistem  pakar diagnosis penyakit tanaman aglaonema menggunakan metode certainty factor berbasis website. Sistem pakar diagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  Aglaonema menggunakan metode certainty factor telah dikembangkan  kembali  pada  platform  lain  seperti android, memungkinkan penambahan data gejala dan penyakit,  sehingga  website  ini  lingkup  aplikasi  akan lebih luas, dengan menu kritik dan saran. ditambahkan ke aplikasi untuk lebih meningkatkannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arifin,  M.,  Slamin,  S.,  &  Retnani,  W.  E.  Y. (2017).  Penerapan  Metode  Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit  Pada  Tanaman  Tembakau.  Berkala Sainstek, 5(1), 21.
[2] T.  Sutojo,  Mulyanto,  &  Suhartono,  V.,  2017, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta, Andi Offiset.
[3] Ginting, N. S. W., & Anita, S. R. (2018). Kedelai Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal KomTekInfo, 5(1), 36–41.
[4] Agus, F., Wulandari, H. E., & Astuti, I. F. (2018). Expert  System  with  Certainty  Factor  for  Early Diagnosis of Red Chili Peppers Diseases. Journal of Applied Intelligent System, 2(2), 52–66.
[5] Aryasa,  K.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Agribisnis  Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi informasi, 7(1), 54–67.
[6] Hariyanto,  R.,  &  Sa’diyah,  K.  (2018).  Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor.  JOINTECS  82  (Journal  of  Information Technology and Computer Science), 3(1), 1–4.
[7] Maulina,  D.  (2020).  Metode  Certainty  Factor Dalam  Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Anak.  Journal  of  Information  System Management (JOISM), 2(1), 23–32.
[8] Setyaputri,  K.  E.,  Fadlil,  A.,  &  Sunardi,  S. (2018).  Analisis  Metode  Certainty  Factor  pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  THT.  Jurnal Teknik Elektro, 10(1), 30–35.
[9] Sulistiani,  H.,  &  Muludi,  K.  (2018).  Penerapan Metode  Certainty  Factor  Dalam  Mendeteksi Penyakit  Tanaman  Karet.  Jurnal  Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 15(1), 51–59.
[10] Sumiati,  Saragih,  H.,  Rahman,  T.  K.  A.,  & Triayudi,  A.  (2021).  Expert  system  for  heart disease  based  on  electrocardiogram  data  using certainty  factor  with  multiple  rule.  IAES International  Journal  of  Artificial  Intelligence, 10(1), 43–50.
[11] Sari. (2020). Tugas Sistem Informasi  Akuntansi Diagram  Aliran  Data  Flow  Diagram  dan Flowchart. Sistem Basis Data, June, 0–11
[12] Rifai,  A.,  &  Yuniar,  Y.  P.  (2019).  Penerapan Metode  Waterfall  Dalam  Perancangan  Sistem Informasi  Ujian  Pada  SMK  Indonesia  Global Berbasis  Web.  Jurnal  Khatulistiwa  Informatika, 7(1), 1–6.
[13] Ridlo,  I.  A.  (2017).  Panduan  Pembuatan Flowchart. Academia.Edu, 3–17.