Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.531 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 235-246 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF CERTAINTY FACTOR METHOD IN PEST AND DISEASE DIAGNOSIS IN HYDROPONIC PLANTS
Riski Afdhalis Syahreza *1 , Jeperson Hutahaean 2 , Afrisawati * 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 riskiafdhalissyahreza@gmail.com , 2 jepersonhutahean@gmail.com , 3 afrisawaty@gmail.com
(Naskah masuk: 3 Agustus 2022, Revisi: 25 Agustus 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
Pest and disease attacks often occur in hydroponic plants so that many plants are damaged and result in losses for  farmers  or  crop  failure.  The  problem  of  pests  and  plant  diseases  is  the  main  obstacle  in  increasing agricultural  productivity,  these  conditions  affect  farmers'  income  and  the  provision  of  hydroponic  plant  food. The farmers do not know what types of pests and symptoms of diseases attack plants, making it difficult to handle diseases  on  hydroponic  plants.  Likewise  for  hydroponic  plants  located  at  the  Agricultural  Service  of  Asahan Regency which are attacked by pests, hydroponic experts say that the appearance of small leaf spots appears on the upper side of the leaves that damage hydroponic plants and because the cause of pests that cause disease in hydroponic plants is unknown, so farmers are hesitant to take countermeasures. An expert system is a computer program designed to make decisions such as decisions taken by an expert or expert. Therefore, an expert system with  the  Certainty  Factor  method  is  made  in  the  diagnosis  of  pests  and  diseases  in  hydroponic  plants.  The purpose  of  this  study  was  to  apply  the  certanity  factor  method  to  diagnose  pests  and  diseases  in  hydroponic plants. The results of  the pest  data  test  found  spider mites with a confidence level  of  79% and wet rot  disease with  a  confidence  level  of  62%.  The  conclusion  obtained  is  that  the  certainty  factor  method  can  detect  early types of pests and diseases on hydroponic plants quickly and accurately.
Keywords : Certainty Factor, Disease, Expert system, Hydroponics, Pest

## IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR DALAM DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT PADA HIDROPONIC PLANTS

## Abstrak
Serangan  hama  dan  penyakit  sering  terjadi  pada  tanaman  hidroponik  sehingga  banyaknya  tanaman  yang mengalami  kerusakan dan mengakibatkan kerugian bagi  para petani atau gagal  panen. Masalah serangan hama dan  penyakit  tanaman  merupakan  penghambat  utama  dalam  meningkatkan  produktivitas  pertanian  kondisi tersebut  berpengaruh pada pendapatan petani dan penyediaan pangan tanaman hidroponik . Adapun para petani tidak  mengetahui  jenis  hama  dan  gejala  penyakit  seperti  apa  yang  menyerang  tanaman  sehingga  sulit  dalam penanganan  penyakit  terhadap  tanaman  hidroponik.  Begitu  juga  pada  tanaman  hidroponik  berlokasi  di  Dinas Pertanian Kabupaten Asahan yang terserang hama, pakar hidroponik mengatakan bahwa munculnya bercak daun kecil  muncul  di  sisi  atas  daun  yang  merusak  tanaman  hidroponik  dan  dikarenakan  oleh  belum  diketahuinya penyebab  hama  yang  menyebabkan  terjadinya  penyakit  pada  tanaman  hidroponik  sehingga  petani  ragu  dalam mengambil  tindakan  penanggulangan.  Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer  yang  dirancang  untuk mengambil  keputusan  seperti  keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  pakar  atau  ahli Maka  dengan  itu  dibuat sistem  pakar  metode Certainty  Factor dalam  diagnosa  hama  dan  penyakit  pada hydroponic  plants .  Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode certanity factor untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman hidroponik.  Hasil  pengujian  data  hama  mendapatkan  hama  tungau  laba-laba  dengan  tingkat  kepercayaan  79% dan    penyakit  busuk  basah  dengan  tingkat  kepercayaan  62%.  Kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  metode certainty  factor  dapat  mendeteksi  dini  jenis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  hidroponik  dengan  cepat  dan akurat.
Kata kunci : Certainty Factor, Hama, Hidroponik , Penyakit, Sistem Pakar
1. PENDAHULUAN Serangan  hama  dan  penyakit  sering  terjadi pada  tanaman  hidroponik  sehingga  banyaknya
tanaman yang mengalami kerusakan dan mengakibatkan kerugian bagi para petani atau gagal panen.  Masalah  serangan  hama  dan  penyakit tanaman  merupakan  penghambat  utama  dalam meningkatkan produktivitas pertanian kondisi tersebut  berpengaruh  pada  pendapatan  petani  dan penyediaan  pangan  tanaman  hidroponik.  Adapun para  petani  tidak  mengetahui  jenis  hama  dan  gejala penyakit  seperti  apa  yang  menyerang  tanaman sehingga  sulit  dalam  penanganan  penyakit  terhadap tanaman hidroponik. Misalnya, dengan cara mendeteksi  gejala  penyakit  apa  yang  terjadi  pada tanaman  hidroponik  jika  daun  dan  pucuk  mengerut layu,  terdapat  garis  abu-abu  pucat  tidak  teratur dalam peristiwa ini tidak memiliki alasan yang jelas mengapa  hal  tersebut  terjadi  dan  jenis  hama  seperti apa yang menyerang pada tanaman hidroponik.
Begitu juga pada tanaman hidroponik berlokasi di  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan  yang terserang  hama,  pakar  hidroponik  mengatakan bahwa  munculnya  bercak  daun  kecil  muncul  di  sisi atas  daun  yang  merusak  tanaman  hidroponik  dan dikarenakan  oleh  belum  diketahuinya  penyebab hama  yang  menyebabkan  terjadinya  penyakit  pada tanaman  hidroponik  sehingga  petani  ragu  dalam mengambil tindakan penanggulangan.
Sistem  pakar  merupakan  program  computer yang  meniru  proses  pemikiran  dan  pengetahuan pakar dalam  menyelesaikan  suatu  masalah  tertentu. Sistem pakar digunakan dalam berbagai bidang baik itu pendidikan,  industri  maupun  kesehatan.  Pada bidang kesehatan  sistem  pakar  dapat  digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit [1].
Maka  dengan  itu  dibuat  sistem  pakar  metode Certainty Factor dalam diagnosa hama dan penyakit pada hydroponic plants , dengan adanya implementasi  sistem  pakar  akan  menganalisa berdasarkan data gejala-gejala yang dimasukan oleh user sehingga  memperoleh  suatu  informasi  berupa nama penyakit, tingkat akurasi dan cara pengendaliannya. Sehingga dapat memberikan solusi kepada petani tanaman hidroponik untuk mengantisipasi atau mencegah serta proses pemulihan tanaman hidroponik, dan peminimalisiran hama dengan tidak secara langsung menyemprotkan racun tanaman yang dapat  mengurangi kadar nutrisi dan  juga  mempermudah  masyarakat  yang  sama lainnya  berbudidaya  tanaman  hidroponik  untuk berkonsultasi  mengenai  hama dan penyakit tanaman hidroponik.
Metode Certainty  Factor (CF)  telah  banyak digunakan  dalam  beberapa  studi  kasus  diantaranya “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Pada Tanaman  Kelapa  Menggunakan  Metode Certainty Factor Berbasis  Website”.  Adapun  hasil  penelitian tersebut bertujuan untuk mempermudah mendiagnosa  penyakit  dan  hama  pada  tanaman kelapa  menerapkan  metode Certainty  Factor (CF) untuk  menghasilkan  suatu  kesimpulan  dan  juga metode  perhitungan  berdasarkan  nilai  gejala  dari
hasil  wawancara  dengan  pakar  [2].  Penelitian selanjutnya  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor ”. Hasil dari penelitian diatas bertujuan mendeteksi jenis penyakit pada tanaman tebu berdasarkan gejala yang ada dan untuk  mengetahui  nilai  tingkat  akurasi  dalam mendiagnosa  penyakit  tanaman  tebu  serta  solusi untuk  mengatasi  masalah  tersebut  [3].  Penelitian berikutnya dengan judul “Sistem Pakar
Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman  Kol  Menggunakan Metode Certainty  Factor ”.  Adapun  hasil  penelitian tersebut  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah tanaman  kol  tersebut  terkena  penyakit  berdasarkan gejala  yang  diberikan  dengan  menerapkan  metode Certainty  Factor dalam  mendiagnosa  penyakit tanaman  kol  [4].  Penelitian  berjudul  “Sistem  Pakar Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  untuk Mengidentifikasi  Penyakit  pada  Hewan  Peliharaan” menghasilkan sistem yang mengidentifikasi penyakit pada hewan  peliharaan  dan  menghasilkan  nilai kepastian terhadap  jenis  penyakit  berupa  penyakit yang  diderita  hewan  peliharaan  [5].  Penelitian berjudul  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Jenis  Kulit Wajah Dengan Metode Certainty Factor” menghasilkan  sistem  pakar  identifikasi jenis  kulit wajah sudah sesuai dengan pakar kulit sebesar 91%.
Sehingga,  sistem  pakar  ini dapat  membantu  user untuk  mengetahui  jenis kulit  wajah  supaya  dapat melakukan perawatan  yang  sesuai  [6].  Penelitian berjudul “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak”
menghasilkan  metode  Certainty  Factor  ini dapat memberikan  hasil  akurat  yang  diperoleh  dari perhitungan  berdasarkan  bobot  gejala  yang  dipilih pengguna pada  sistem  sekaligus  dapat  memberikan jawaban  atas  permasalahan  yang  tidak  pasti kebenarannya  seperti masalah  pada  penelitian  ini yaitu  diagnosa  suatu  penyakit  [7].  Penelitian berjudul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao  Menggunakan Metode Certainty  Factor Pada Kelompok  Tani”  menghasilkan  uji  akurasi  85,7% keakuratan  dari  sistem  dan  14,3%  kesalahan  sistem dalam  mendiagnosa  penyakit  tanamn  kakao  [8]. Penelitian  berjudul  “Perancangan  Aplikasi  Sistem Pakar  Penyakit  Roseola  Dengan  Menggunakan Metode  Certainty  Factor”  menghasilkan  sistem pakar  penyakit  Roseola  berbasis  web  dapat digunakan  siapa  saja  baik  secara  online  [9]. Penelitian  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnosa Defisiensi  Nutrisi  Pada  Tanaman Hidroponik Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”.  Sistem yang  di bangun  dapat  memberikan  informasi defisiensi nutrisi  tanaman  hidroponik  dan  gejalanya untuk dapat  mendiagnosa  nutrisi  yang  dibutuhkan ketika tanaman mengalami beberapa gejala. Sehingga  sistem  dapat  memberikan  hasil diagnosa nutrisi  dan  mengambil  solusi  untuk pencegahan  dan pengobatan  kekurangan  nutrisi pada  tanaman hidroponik [10].
Riski Afdhalis Syahreza, dkk, Implementasi Metode Certainty Factor … 237

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  merupakan  tahapan-tahapan penelitian sebagai berikut :
Gambar 1. Analisis Kebutuhan Sistem
1. Identifikasi Masalah Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini adalah  memudahkan  petugas  dan  para  petani dapat  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  pada tanaman hidroponik.
2. Penelusuran Pustaka Pada  tahap  ini  berisi  tentang  uraian  teori, temuan  dan  bahan  penelitian  lain  yang diperoleh  dari  bahan  acuan  untuk  dijadikan pembahasan landasan kegiatan penelitian.
3. Merencanakan Penelitian Pada tahap ini merupakan rencana tentang tata cara  mengumpulkan  data  dan  menganalisis masalah agar dapat terlaksana secara ekonomis serta  selaras  dengan  tujuan  penelitian  yang dilakukan.
4. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan data  dengan  metode  wawancara  dan  observasi lapangan  untuk  melakukan  pengamatan  dan analisa  terhadap  proses  diagnosa  hama  dan penyakit pada tanaman hidroponik yang sedang berjalan.  Sehingga  mendapatkan  data  dan informasi yang dibutuhkan peneliti.
5. Analisa Kebutuhan Pada tahap ini dilakukan adalah aktivitas untuk mengindentifikasi  kebutuhan  dan  spesifikasi dari  sistem  yang  akan  dibangun.  Tujuannya ialah  untuk  memahami  dengan  jelas  tentang kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun  agar sesuai  dengan  batasan  masalah  yang  telah ditentukan.  Hasil  yang  diperoleh  ialah  penulia mendapatkan  gabungan  dokumentasi  hasil
analisis  yang  akan  dijadikan  acuan  untuk melanjutkan tahap selanjutnya.
6. Perancangan Sistem Tahap perancangan adalah tahap sebuah sistem pakar  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  pada tanaman  hidroponik  yang  telah  direncanakan. Spesifikasi  yang  dibuat  cukup  rinci  sehingga dapat  diimplementasikan  dan  menggunakan apa  yang  sudah  ditentukan  pada  tahap pereancangan  untuk  menarik  kesimpulan. Sistem ini diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman PHP berbasis Web dan  dengan menggunakan Sublime Text Editor dan MySQL .
7. Uji Coba Sistem Uji  coba  dilakukan  setelah  pembuatan  modul sistem  selesai  dibuat  dengan  percobaan  pada komputer  atau  laptop.  Dengan  melakukan  uji coba  ini  dapat  diketahui  kekurangan  sistem yang  dibuat  sesuai  dengan  perancangan  pada sistem yang dirancang sebelumnya, dan apakah penanganan kesalahan berfungsi dengan baik. 8. Implementasi Sistem Pada tahap ini dilakukan adalah mengimplementasikan  rancangan  sistem  ke dalam  komputer  dengan  menggunakan editor Sublime  Text , PHP dan MySQL .  Setelah program  aplikasi  sistem  pakar  ini  selesai dibangun  maka  pada  tahap  ini  juga  di  bahas bagaimana  cara  menggunakannya  agar user dapat  mengoptimalkan penggunaan dari  sistem tersebut.

## 2.1 Sistem Pakar
Suatu  sistem  dapat  didefinisikan  dalam  dua kelompok  pendekatan.  Pertama  pendekatan  sistem lebih menekankan pada produser, kedua pendekatan sistem  lebih  menekan  elemen  atau  komponennya mendefinisikan  “sistem  merupakan  kumpulan elemen-elemen  yang  saling  berinteraksi  untuk mencapai  suatu  tujuan  tertentu”  [11].  Pakar  adalah orang  yang  memiliki  kemampuan  pengetahuan, penilaian,  pengalaman,  dan  metode khusus,  serta kemampuan  untuk  menerapkan  bakat  ini  dalam memberi nasehat dan memecahkan persoalan [12]. Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang kinerjanya  mengadopsi keahlian  yang  dimiliki seorang pakar dalam bidang tertentu kedalam sistem atau  program  komputer yang  disajikan  dengan tampilan yang dapat  digunakan oleh pengguna yang bukan  seorang  pakar  sehingga  dengan  sistem tersebut pengguna dapat membuat sebuah keputusan atau  menentukan kebijakan  layaknya  seorang  pakar [13].

## 2.2 Metode Certainty Factor
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja  dalam ketidakpastian.  Sejumlah  teori  telah  ditemukan untuk menyelesaikan masalah ketidakpastian, termasuk  diantaranya  probabilitas  klasik  ( classical probability ), probabilitas Bayes ( Bayesian
Identifikasi Masalah Penelusuran Pustaka Merencanakan Penelitian Pengumpulan Data Analisa Kebutuhan Perancangan Sistem Uji Coba Sistem Implementasi Sistem
probability ),  teori  fuzzy  Zadeh  ( Zadeh’s  fuzzy theory ) dan faktor kepastian ( Certainty Factor ) [14].
Dalam  penanganan  ketidakpastian  pada penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  certainty factor (CF). Konsep certainty factor (CF) dikemukakan  pertama  kali  oleh  Shortlife  dan Buchanan  pada  1975  dalam  pembuatan  MYCIN guna  menyelesaikan  permasalahan  ketidakpastian pemikiran seorang pakar. MYCIN merupakan sistem pakar  untuk  diagnosa  penyakit  pada  infeksi  pada darah.  MYCIN  sistem  yang  berbasis  aturan  yang dapat  mengenali  sekitar  100  penyebab  infeksi bakteri.  Metode  pemrosesan  dan  tidak  kepastian  ini merupakan  perintis  dan  menghasilkan  pengaruh jangka  panjang  dalam  pengembangan  sistem  pakar. Metode  CF  merupakan  pendekatan  yang  digunakan untuk  justifikasi  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak pasti.  Berikut  adalah  formulasi  dasar  dari certainty factor :
CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E] (1)
CF symptom =CF [user] *CF [expert] (2)
Keterangan :
CF  :  Faktor  kepastian  dari  hipotesa  H  yang dipengaruhi gejala E.
MB  : Measure  of  Belief (tingkat  kepercayaan), merupakan  ukuran  kenaikan        kepercayaan hipotesa H dipengaruhi oleh gejala E.
MD  : Measure  of  Disbelief (tingkat  ketidak percayaan), merupakan kenaikan ketidakpercayaan hipotesa H terhadap gejala E. E : Evidence (peristiwa atau fakta) H : Hipotesis (dugaan)
Dalam  menentukan  tingkat  kepercayaan  atau keyakinan  dari  pakar  maka  dapat  dihitung  dengan CF combine dengan dasar tabel aturan nilai kepercayaan.
Tabel 1. Aturan Nilai Kepercayaan Uncertain Term CF Definity not (Tidak pasti) -1,0 Almost certainly not (hampir tidak pasti) -0,8 Probably not (kemungkinan besar tidak) -0,6 Maybe not (mungkin tidak) -0,4 Unknown (tidak tahu) -0,2 sampai 0,2 Maybe (mungkin) 0,4 Probably (kemungkinan besar) 0,6
Almost certainly (hampir pasti) 0,8 Definity (pasti) 1,0
Untuk  mendiagnosa  penyakit, user atau pengguna  aplikasi  disajikan  pada  pilihan  tingkat keyakinan  masing-masing  pengguna  berdasarkan dari  fakta  atau  gejala  yang  dihadapi.  Jika  terdapat kasus  banyak  gejala,  maka  CF  dapat  diselesaikan dengan persamaan berikut:
CF combine = CF 1 + CF 2 × (1-CF 1 ) (3)
Dimana CF 1 dan CF 2 memiliki hipotesis yang sama CF 1 =  nilai certainty  factor  evidence 1  terhadap hipotesis CF 2 =  nilai certainty  factor  evidence 2  terhadap hipotesis
Selanjutnya  hasil  dari  CFcombine  yang pertama akan menjadi C Fold .[15]

## 2.3 Langkah-Langkah Metode Certainty Factor
Berikut  langkah-langkah  perhitungan  dalam metode certainty  factor untuk  membangun  sistem pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman hidroponik  adalah sebagai berikut [16]. 1. Penentuan data hama maupun penyakit.
2. Penentuan data gejala.
3. Penentuan  data  gabungan,  data  gabungan  disini merupakan  data  gabungan  antara  data  gejala dengan data hama dan penyakit.
4. Penentuan  nilai  MB  MD  dilanjutkan  dengan penentuan nilai CF.
5. Perhitungan data gejala oleh user .
6. Perhitungan nilai CF dari gejala user .
7. Hasil diagnosis hama atau penyakit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  dimulai  dengan  adanya pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  pakar    yaitu data hama dan penyakit, data gejala-gejala serta data relasi  antara  hama  dan  penyakit  dan  gejala  pada tanaman hidroponik sebagai berikut :
Tabel 2. Hama dan Penyakit Hidroponik
No Kode Hama / Penyakit Nama Penyakit Jenis Gejala 1. PH1 Tungau Laba- Laba Hama Bintik-bintik  putih  hingga  kuning  di  permukaan atas daun Telur menempel dibagian bawah daun Bersarang di dalam kepompong Pucuk  tunas  bisa  menjadi  gundul  dan  tunas tumbuh menyamping 2. PH2 Thrips Hama Bercak-bercak  perak  kecil  muncul  di  sisi  atas daun daun, efek yang dikenal sebagai silvering serangga  bewarna  kuning,  hitam  atau  berbelang sepajang    1-2  mm  panjang  dan  bintik-bintik kotoran hitam di bagian bawah daun Daun  tanaman  terinfeksi    bewarna  kuning,  layu, cacat atau mengerut dan 3. PH3 Kutu Apid Hama Daun dan pucuk mengerut, layu atau kuning
Pertumbuhan tanaman terhambat Madu  yang  dihasilkan  oleh  kutu  apid  saat memamah biak adalah sumber infeksi 4. PH4 Lalat Pengerek Daun Hama Daun  terdapat  garis  abu-abu  pucat  tidak  teratur atau berkelok-kelok Daun bisa gugur sebelum waktunya Larvanya  memah  biak  diantara  permukaan  daun atas bawah 5 PH5 Agas Jamur Hama Akar tidak putih cenderung bewarna coklat Cenderung layu Beberapa  varietas  hidroponik  menunjukan  gejala klorosis,  atau  menguning  pada  daun  dan  bercak karat dibagian bawah daun Tidak berkembang cacat, dan pipih 6. PH6 Siput Hama Meninggalkan  lubang  pada  daun,  batang,  bunga, bonggol dan umbi Meninggalkan  jejak  lendir  perak  di  dedauanan tanaman dan permukaan tanah Siput  dan  keong  menyukai  tanaman    muda  yang lunak 7. PH7 Busuk Basah Penyakit Bintik-bintik  putih  hingga  kuning  di  permukaan atas  daun  lembab  dan  mengeluarkan  bau  tak sedap Telur menempel dibagian bawah daun Bersarang di dalam kepompong Pucuk  tunas  bisa  menjadi  gundul  dan  tunas tumbuh menyamping 8. PH8 Embun Upas Penyakit Bercak-bercak  perak  kecil  muncul  di  sisi  atas daun daun, efek yang dikenal sebagai silvering Bintik-bintik kotoran hitam di bagian bawah daun Daun  tanaman  terinfeksi    bewarna  kuning,  layu, cacat  atau  mengerut  di  sekitaran  tulanh-tulang daun yang menguning. 9. PH9 Rebah Semai Penyakit Daun dan pucuk mengerut, layu atau kuning Pertumbuhan tanaman terhambat Madu  yang  dihasilkan  oleh  kutu  apid  saat memamah biak adalah sumber infeksi 10. PH10 Bercak Daun Penyakit Daun  terdapat  garis  abu-abu  pucat  tidak  teratur atau berkelok-kelok Daun bisa gugur sebelum waktunya Daun  menjadi  bintik-bintik  kecil  konsentris  abu- abu gelap pada penampilan yang meluas menjadi bintik-bintik melingkar 11. PH11 Busuk Akar Penyakit Akar tidak putih cenderung bewarna coklat Cenderung layu Beberapa  varietas  hidroponik  menunjukan  gejala klorosis,  atau  menguning  pada  daun  dan  bercak karat dibagian bawah daun Tidak berkembang cacat, dan pipih Terjadi pembengkakan pada pangkal dengan akar terinfeksi. 12. PH12 Virus Mozaik Penyakit Meninggalkan lubang pada daun, batang,bunga,bonggol  dan  tanaman  menjadi kerdil Tabel 3. Bobot Gejala No Kode Hama / Penyakit Kode Gejala Gejala Bobot MB Bobot MD 1. PH1 G1 Bintik-bintik  putih  hingga  kuning  di permukaan atas daun 0,8 0,4 G2 Telur menempel dibagian bawah daun 0,8 0,4 G3 Bersarang di dalam kepompong 0,8 0,4 G4 Pucuk tunas bisa menjadi gundul dan tunas tumbuh menyamping 0,8 0,4 2. PH2 G5 Bercak-bercak  perak  kecil  muncul  di  sisi atas  daun  daun,  efek  yang  dikenal  sebagai silvering 0,8 0,2 G6 serangga  bewarna  kuning,  hitam  atau berbelang  sepajang    1-2  mm  panjang  dan bintik-bintik kotoran hitam di bagian bawah daun 0,8 0,4 G7 Daun  tanaman  terinfeksi    bewarna  kuning, layu, cacat atau mengerut dan 0,6 0,4 3. PH3 G8 Daun  dan  pucuk  mengerut,  layu  atau kuning 0,8 0,2
G9 Pertumbuhan tanaman terhambat 0,8 0,2 G10 Madu  yang  dihasilkan  oleh  kutu  apid  saat memamah biak adalah sumber infeksi 0,6 0,4 4. PH4 G11 Daun  terdapat  garis  abu-abu  pucat  tidak teratur atau berkelok-kelok 0,8 0,2 G12 Daun bisa gugur sebelum waktunya 0,8 0,4 G13 Larvanya  memah  biak  diantara  permukaan daun atas bawah 0,6 0,4 5. PH5 G14 Akar tidak putih cenderung bewarna coklat 0,8 0,2 G15 Cenderung layu 0,8 0,4 G16 Beberapa  varietas  hidroponik  menunjukan gejala  klorosis,  atau  menguning  pada  daun dan bercak karat dibagian bawah daun 0,6 0,4 G17 Tidak berkembang cacat, dan pipih 0,6 0,2 6. PH6 G18 Meninggalkan  lubang  pada  daun,  batang, bunga, bonggol dan umbi 0,8 0,2 G19 Meninggalkan jejak lendir perak di dedauanan tanaman dan permukaan tanah 0,8 0,4 G20 Siput  dan  keong  menyukai  tanaman    muda yang lunak 0,6 0,4 7. PH7 G21 Bintik-bintik  putih  hingga  kuning  di permukaan atas daun lembab dan mengeluarkan bau tak sedap 0,8 0,2 G22 Telur menempel dibagian bawah daun 0,6 0,2 G23 Bersarang di dalam kepompong 0,8 0,4 G24 Pucuk tunas bisa menjadi gundul dan tunas tumbuh menyamping 0,6 0,4 8. PH8 G25 Bercak-bercak  perak  kecil  muncul  di  sisi atas  daun  daun,  efek  yang  dikenal  sebagai silvering 0,8 0,2 G26 Bintik-bintik  kotoran  hitam  di  bagian bawah daun 0,6 0,2 G27 Daun  tanaman  terinfeksi    bewarna  kuning, layu,  cacat  atau  mengerut  di  sekitaran tulanh-tulang daun yang menguning. 0,8 0,4 9. PH9 G28 Daun  dan  pucuk  mengerut,  layu  atau kuning 0,8 0,2 G29 Pertumbuhan tanaman terhambat 0,6 0,2 G30 Madu  yang  dihasilkan  oleh  kutu  apid  saat memamah biak adalah sumber infeksi 0,8 0,4 10. PH10 G31 Daun  terdapat  garis  abu-abu  pucat  tidak teratur atau berkelok-kelok 0,8 0,2 G32 Daun bisa gugur sebelum waktunya 0,8 0,2 G33 Daun menjadi bintik-bintik kecil konsentris abu-abu  gelap  pada  penampilan  yang meluas menjadi bintik-bintik melingkar 0,8 0,4 11. PH11 G34 Akar tidak putih cenderung bewarna coklat 0,8 0,2 G35 Cenderung layu 0,8 0,2 G36 Beberapa  varietas  hidroponik  menunjukan gejala  klorosis,  atau  menguning  pada  daun dan bercak karat dibagian bawah daun 0,8 0,4 G37 Tidak berkembang cacat, dan pipih 0,6 0,2 G38 Terjadi pembengkakan pada pangkal dengan akar terinfeksi. 0,6 0,4 12. PH12 G39 Meninggalkan lubang pada daun, batang,bunga,bonggol dan tanaman menjadi kerdil 0,8 0,2 Tabel 4. Data Relasi Data Hama / Penyakit Dengan Gejala Kode PH1 PH2 PH3 PH4 PH5 PH6 PH7 PH8 PH9 PH10 PH11 PH12 G01 * G02 *
G03 * G04 * G05 * G06 * G07 *
G08
*
G09
*
G10 * G11 * G12 * G13 * G14 *
G15 * G16 * G17 * G18 * G19 * G20 * G21 * G22 * G23 * G24 * G25 * G26 * G27 * G28 * G29 * G30 * G31 * G32 * G33 * G34 * G35 * G36 * G37 * G38 * G39 *
Setelah itu pembentukan rule. Adapun pembentukan rule merupakan aturan dalam pengambilan  keputusan  yang  terkait  antara  hama  / penyakit dan gejala yang didapatkan dari pakar yaitu dikarenakan ada 12 hama /  penyakit maka akan ada 12 rule sebagai berikut : RULE 1 = IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 THEN PH01 RULE  2  =  IF  G05  AND  G06  AND  G07  THEN PH02 RULE 3 = IF G8 AND G09 AND G10 THEN PH03 RULE  4  =  IF  G11  AND  G12  AND  G13  THEN PH04 RULE 5 = IF G14 AND G15 AND G16 AND G17 THEN PH05 RULE  6  =  IF  G18  AND  G19  AND  G20  THEN PH06
RULE 7 = IF G21 AND G22 AND G23 AND G24 THEN PH07 RULE  8  =  IF  G25  AND  G26  AND  G27  THEN PH08
RULE  9  =  IF  G28  AND  G29  AND  G30  THEN
PH09 RULE  10  =  IF  G31  AND  G32  AND  G33  THEN
PH10 RULE 11 = IF G34 AND G35 AND G36 AND G37 AND G38 THEN PH11 RULE 12 = IF G39 THEN PH12

## 3.1 Data Pengujian Diagnosa
Berikut  ini  sampel  proses  perhitungan  metode Metode Certainty  Factor Dalam  Diagnosa  Hama Dan Penyakit Pada Hydroponic Plants.
a. Hama : Tungau Laba-laba
Gajala yang dipilih petani sebagai berikut
Bobot MB Bobot MD CF (H, E) 1 G1 0,8 ×           0,4 =      0,32 2 G2 0,8 ×           0,4 =      0,32 3 G3 0,8 ×           0,4 =      0,32
4 G4 0,8 ×           0,4 =      0,32 Maka akan dilakukan perhitungan sebagai berikut : CF(A) = CF(1) + CF(2) * [1 – CF(1)] = 0,32 + 0,32
* [1 – 0,32] = 0,537 CF(B)  =  CF(3)  +  CF(A)  *  [1  –  CF(3)]  =  0,32  + 0,537 * [1 – 0,32] = 0,685 CF(C)  =  CF(4)  +  CF(B)  *  [1  –  CF(4)]  =  0,32  +
0,685 * [1 – 0,32] = 0,786
Dari  perhitungan  tersebut  mendapatkan  hasil kesimpulan bahwa yang paling akurat adalah Hama :  Tungau  Laba-laba dengan  tingkat  kepercayaan 79%.
b. Penyakit : Busuk Basah
Gajala yang dipilih petani sebagai berikut Bobot MB Bobot MD CF (H, E) 1 G21 0,8          × 0,2         =  0,16 2 G22 0,6          ×             0,2         =  0,12 3 G23 0,8           × 0,4          =  0,32 4 G24 0,6           × 0,4           =  0,24
Maka akan dilakukan perhitungan sebagai berikut :
CF(A) = CF(1) + CF(2) * [1 – CF(1)] = 0,16 + 0,12
* [1 – 0,16] = 0,261 CF(B)  =  CF(3)  +  CF(A)  *  [1  –  CF(3)]  =  0,32  + 0,261  * [1 – 0,32] = 0,498 CF(C)  =  CF(4)  +  CF(B)  *  [1  –  CF(4)]  =  0,24  + 0,498 * [1 – 0,24] = 0,618 Dari  perhitungan  tersebut  mendapatkan  hasil kesimpulan  bahwa  yang  paling  akurat  adalah Penyakit : Busuk Basah dengan tingkat kepercayaan 62%.

## 3.2 Analisis Kebutuhan Sistem
Dari  uraian  analisis  masalah  yang  ada,  maka penulis memahami permasalahan yang ada di lokasi penelitian  di  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan. Dengan  demikian  untuk  memenuhi  kebutuhan sistem,  maka  analisis  kebutuhan  sistem  ini  adalah
dibutuhkannya  sebuah  sistem  berdasarkan  sebuah analisis  data-data  hama  dan  penyakit  pada  tanaman hidroponik  dan  gejala-gejala  yang  akan  menjadi sebuah  sistem  informasi  yang  berguna  dalam mendiagnosa  hama  dan    penyakit  tanaman hidroponik  secapat  mungkin.  Sistem  tersebut  yaitu dengan menerapkan sistem pakar dengan menggunakan  metode Certainty  Factor .  Dengan adanya penerapan metode ini akan mengetahui hama dan  penyakit  pada  tanaman  hidroponik  dengan gejala-gejala yang dipilih petani sehingga menghasilkan  diagnosa  sejak  dini  yang  dapat memberikan  informasi  hama  dan  penyakit  serta solusi  dalam  sistem  yang  akan  dibuat.  Adapun analisis kebutuhan sistem terlihat pada gambar 1.
ADMINISTRATOR Menu Login Menu Login PENGGUNA Menu Utama Menu Utama A A Pilih Menu Daftar Pilih Menu Daftar Menu Daftar Menu Daftar Input Data Pengguna Input Data Pengguna D a ta b a se D a ta b a se Login Pengguna Login Pengguna Pilih Menu Konsultasi Pilih Menu Konsultasi Menu Konsultasi Menu Konsultasi Pilih Gejala Pilih Gejala Hasil Diagnosa & Solusi Hasil Diagnosa & Solusi Cetak Hasil Cetak Hasil Laporan Hasil Diagnosa & Solusi Laporan Hasil Diagnosa & Solusi Input Username & Password Input Username & Password Tampil Menu Utama Tampil Menu Utama Mengelola Data Hama & Penyakit Dari Pakar Mengelola Data Hama & Penyakit Dari Pakar Mengelola Data Gejala Dari Pakar Mengelola Data Gejala Dari Pakar Mengelola Data Relasi Dari Pakar Mengelola Data Relasi Dari Pakar Pilih Logout Pilih Logout

## Gambar 2. Analisis Kebutuhan Sistem

## 3.3 Perancangan UML
UML  (Unified  Modeling  Language)  adalah salah satu standar bahasa yang banyak digunakan di dunia  industri  untuk  mendefinisikan  requirement, membuat  analisis  dan  disain,  serta  menggambarkan arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek
Salah  satu  perancangan  UML  adalah Use case diagram.  Use case diagram adalah  rangkaian  atau uraian  sekelompok yang  saling  terkait  dan membentuk  sistem  secara teratur  yang  dilakukan atau diawasi  oleh sebuah aktor. Berikut ini use case diagram dalam penelitian ini terlihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 3. Use Case Diagram
Selelah itu, Class diagram merupakan model yang menggambarkan  struktur  dan  deskripsi  class serta dapat  menghubungkan  antara  class  yang  lain. Class diagram  menjelaskan  model  yang  digunakan dalam perancangan  atribut  dan  fungsi-fungsi  yang akan digunakan  untuk  membangun  sistem  baru. Berikut  ini class  diagram dalam  penelitian  ini terlihat pada gambar 3.
Gambar 4. Class Diagram
3.4 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap penerapan sistem yang telah dirancang dan disetujui perancangannya.  Dalam  tahap  implementasi  juga dijelaskan  mengenai  penerapan  aplikasi  yang dibangun.
Berikut ini merupakan tampilan data hama dan penyakit  pada  tanaman  hidroponik  yang  berhasil  di input  dan  tersimpan  dalam  sistem  terlihat  pada gambar 4.
Setelah  itu  merupakan  tampilan  data  gejala- gejala  tanaman  hidroponik  yang  berhasil  di  input
dan tersimpan dalam sistem terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Data Hama dan Penyakit

## Gambar 6. Tampilan Data Gejala
Setelah  itu  akan  terlihat  tampilan  data  relasi hama  dan  penyakit  beserta  gejala  pada  tanaman hidroponik yang akan terlihat pada gambar 6.
Kemudian  akan  terlihat  tampilan  konsultasi, dimana  pengguna  akan  melakukan  konsultasi  yang ingin  mendeteksi  hama  dan  penyakit  terlihat  pada gambar 7.
Kemudian  tampilan  hasil  konsultasi,  dimana setelah  pengguna  memilih  gejala  apa  saja  pada tanaman  hidroponik  maka  akan  muncul  hasil konsultasi yang terlihat pada tampilan gambar 8.
Gambar 7. Tampilan Data Relasi
Gambar 8. Tampilan Konsultasi
Gambar 9. Tampilan Hasil Konsultasi

## 4. DISKUSI
Hasil  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  pada tanaman  hidroponik  berdasarkan  gejala-gejala  yang timbul  sehingga  dapat  terdeteksi  jenis  hama  dan penyakit pada tanaman hidroponik dilakukan dengan memberikan  informasi  gejala-gejala  yang  timbul pada  tanaman  hidroponik,  setelah  itu  akan  diproses diagnosa  dalam  sistem  dengan  menerapkan  metode Certainty  Factor dan  akan  menghasilkan  hama  dan penyakit serta solusi pada tanaman hidroponik. Hasil merancang  sistem  pakar  yang  dapat  mengetahui hama  dan  penyakit  pada  tanaman  hidroponik menggunakan  metode Certainty  Factor dengan bahasa  pemrograman PHP dan database  MySQL dapat  mempermudah  proses  deteksi  dini  jenis  hama dan penyakit pada tanaman hidroponik dengan cepat dan  akurat  sesuai  dengan  penerapan  metode Certainty  Factor sehingga  dapat  dijadikan  acuan dalam  mendeteksi  sedini  mungkin  hama  dan penyakit pada tanaman hidroponik.

## 5. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  adalah hasil mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman hidroponik  berdasarkan  gejala-gejala  yang  timbul sehingga  dapat  terdeteksi  jenis  hama  dan  penyakit pada tanaman hidroponik dilakukan dengan memberikan  informasi  gejala-gejala  yang  timbul pada  tanaman  hidroponik,  setelah  itu  akan  diproses diagnosa  dalam  sistem  dengan  menerapkan  metode Certainty  Factor dan  akan  menghasilkan  hama  dan penyakit serta solusi pada tanaman hidroponik. Hasil
merancang  sistem  pakar  yang  dapat  mengetahui hama  dan  penyakit  pada  tanaman  hidroponik menggunakan  metode Certainty  Factor dengan bahasa  pemrograman PHP dan database  MySQL dapat  mempermudah  proses  deteksi  dini  jenis  hama dan penyakit pada tanaman hidroponik dengan cepat dan  akurat  sesuai  dengan  penerapan  metode Certainty  Factor sehingga  dapat  dijadikan  acuan dalam  mendeteksi  sedini  mungkin  hama  dan penyakit  pada  tanaman  hidroponik.  Hasil  pengujian data  pada  hama  dhidroponik  mendapatkan  hama tungau  laba-laba  dengan  tingkat  kepercayaan  79% dan  penyakit  pada  tanaman  hidroponik  busuk  basah dengan tingkat kepercayaan 62%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–24,  2020,  doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[2] R. N. Bugis, “Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kelapa Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Website,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 284–289, 2019.
[3] 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,
246 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 235-246
doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500. [4] D. Iskandar, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA  PENYAKIT  TANAMAN KOL MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY  FACTOR,” Pelita  Inform. Budi  Darma ,  vol.  XVI,  no.  2301–9425,  pp. 31–38, 2017.
[5] F.  Magfira  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Mengidentifikasi Penyakit pada Hewan Peliharaan,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp. 89–96, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.68.
[6] Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T.  Prabowo,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pakar Identifikasi  Jenis  Kulit  Wajah  Dengan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  21–27,  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i1.453.
[7] D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam
Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 2, no. 1, pp.
23–32, 2020,
doi:
10.24076/joism.2020v2i1.171. [8] S. Alim and P. P. Lestari, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA KELOMPOK TANI PT OLAM INDONESIA  ( COCOA ) CABANG
LAMPUNG,” vol. 1, no. 4, pp. 26–31, 2020.
[9] L.  F.  Putri,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem Pakar Penyakit Roseola Dengan
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” J. Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  p.
107, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1956.
[10] R. Tama, A. Agus, M. D. Sena, P. Studi, and S.  Informasi,  “EXPERT  SYSTEM  FOR NUTRITION  DEFICIENCY  DIAGNOSIS IN  HYDROPONIC,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3, no. 3, 2022.
[11] I.  Nugraha  and  M.  Siddik,  “Penerapan
Metode Case Based Reasoning (CBR) Dalam Sistem  Pakar  Untuk  Menentukan  Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Hidroponik,” J. Mhs. Apl.  Teknol.  Komput.  dan  Inf. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 91–96, 2020.
[12] L.  Riyadi  and  Samsudin,  “Sistem  Pakar
Diagnosa  Penyakit  Ayam  Berbasis  Web Menggunakan Metode
Forward Dan Backword  Chaining,” J.  Sist. ,  vol.  5,  no.  3, pp. 29–35, 2016.
[13] A.  P.  Gusman,  D.  Maulida,  and  E.  Rianti, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kista Ovarium dengan Metode Forward Chaining,”
J.  KomtekInfo ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  8–18,  2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v6i1.37.
[14] R.  Ramadhan,  I.  F.  Astuti,  and  D.  Cahyadi,
“SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT PADA KUCING PERSIA MENGGUNAKAN
METODE
CERTAINTY  FACTOR,” Pros.  Semin.  Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, 2017.
[15] R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari1, and Z. Abidin, “Implementasi certainty factor dalam  mengatasi  ketidakpastian  pada  sistem pakar  diagnosa  penyakit  kuda  laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[16] M.  Arifin,  Slamin,  and  W.  E.  Y.  Retnani, “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit Pada  Tanaman  Tembakau,” SAINSTEK ,  vol. 1, no. 1, pp. 21–28, 2017.