## JAGROS Journal of Agrotechnonogy and  Science
Jurnal Agroteknologi dan sains Fakultas Pertanian, Universitas Garut P ISSN : 2775-0485 , E ISSN : 2548-7752

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Certainty Factor
(Expert System for Diagnosis of Diseases in Rice Plants Using Certainty Factor Method)
Lucy Chania Agatha 1 , Anita Desiani 2 , Bambang Suprihatin 3
1 Matematika, Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sriwijaya  Jl. Raya Inderalaya-Prabumulih KM. 32 Inderalaya 30662
Email:
anita_desiani@unsri.ac.id

## Abstrak
Padi ( Oryza Sativa L) menjadi tanaman pangan yang sangat penting di dunia setelah Padi (Oryza Sativa L) merupakan bahan pangan yang sangat penting di dunia setelah gandum dan jagung, serta sumber protein utama bagi sebagian besar penduduk dunia, terutama di Asia.  Di  antara  jenis-jenis  tumbuhan  serelia  lainnya,  padi  menjadi  jenis  tanaman  yang paling  produktif.  Untuk  itu,  sangat  penting  untuk  mewaspadai  faktor-faktor  yang mempengaruhi tingkat produksinya. Penyakit merupakan salah satu faktor yang sangat merugikan dalam produksi tanaman padi ini, dimana banyak kerugian yang diakibatkan oleh  adanya  penyakit.  Setiap  penyakit  tersebut  umumnya  menunjukan  gejala-gejala penyakit  yang  diderita  sebelum  mencapai  tahap  yang  lebih  parah  dan  meluas,  gejala- gejala  tersebut  dapat  dikenali  dengan  dilakukannya  pendiagnosisan  terlebih  dahulu. Sebelum melakukan diagnosis, kita bisa mendapatkan informasi melalui sebuah sistem yang  dapat  menerima  inputan  berupa  gejala  penyakit  dan  juga  memberikan  informasi yang  jelas  mengenai  penyakit  tersebut.  Hal  ini  dapat  dilakukan  menggunakan  sistem pakar.  Sistem  pakar  dalam  kasus  ini  menjadi  ahli  botani  atau  orang  yang  paham menangani penyakit pada tumbuhan. Sistem pakar penyakit tanaman padi pada penelitian ini  menggunakan  metode Certainty  Factor.  Certainty  Factor adalah  metode  yang digunakan untuk membuktikan ketidakpastian pemikiran seorang pakar untuk keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi.
Kata kunci : Tanaman Padi, Sistem Pakar, Certainty Factor

## Abstract
Rice (Oryza Sativa L) is the world's most important food crop after wheat and maize, and the main source of protein for most of the world's population, especially in Asia. Among other cereal crops, rice is the most productive. For this reason, it is very important to be aware  of  the  factors  that  affect  its  production  levels.  Disease  is  one  of  the  most detrimental factors in the production of this rice crop, where many losses are caused by
the presence of disease. Each disease generally shows symptoms of the disease suffered before reaching a more severe and widespread stage, these symptoms can be recognized by doing the diagnosis first. Before making a diagnosis, we can get information through a system that can receive input in the form of disease symptoms and also provide clear information about the disease. This can be done using an expert system. The expert system in this case becomes a botanist or a person who understands handling diseases in plants. The rice plant disease expert system in this research uses the Certainty Factor method. Certainty  Factor  is  a  method  used  to  prove  the  uncertainty  of  an  expert's  thinking  for expert confidence in the problem at hand.
Keywords: Rice Plants, Expert System, Certainty Factor

## 1 Pendahuluan
Sistem  Pakar  adalah  sistem  yang  dikembangkan  dengan  basis  komputer  dan menggunakan  berbagai  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik-teknik  hukum  serta  penalaran yang berhubungan dengan masalah untuk menyelesaikan perselisihan yang hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar yang bekerja di bidang yang bersangkutan (Hariyanto & Sa’diyah,  2018).  Manfaat  utama  dari  sistem  Pakar  adalah  memungkinkan  untuk melakukan  penebusan  dosa  pertanian atau  untuk  meningkatkan kinerja pekerjaan  yang dilakukan oleh pakar (Sulistiyanto et al ., 2022). Seperti pada penelitian ini, sistem pakar digunakan untuk mendiagnosa kekurangan nutrisi atau penyakit pada tanaman padi.
Padi  ( Oryza  Sativa  L )  adalah  jenis  tanaman  yang  sangat  penting  karena  secara historis  telah  digunakan  sebagai  makanan  pokok  di  Indonesia  dan  di  seluruh  dunia. Sebagai  akibat  dari  pengaruh  beras  yang  signifikan  terhadap  stabilitas  ekonomi  dan politik,  tidak  menutup  kemungkinan  bahwa  beras  telah  menjadi  komponen  strategis (Aksad et al., 2019). Indonesia sebagai negara yang menjadikan beras sebagai makanan pokok,  tentu  permintaan  padi  akan  terus  meningkat.  Oleh  karena  itu,  harus mempertimbangkan berbagai hal yang dapat mempengaruhi keterlambatan produksi dari tanaman padi (Dewi et al. , 2016). Pengelolaan hama dan penyakit, kurangnya tenaga ahli dan ketersediaan para ahli di bidang pertanian dengan dukungan para petani merupakan beberapa faktor yang berkontribusi terhadap rendahnya kualitas produk yang dihasilkan (Sulistiyanto et al ., 2022).
Faktor  lingkungan  sangat  mempengaruhi  penyakit  pada  tanaman  padi.  Ketika tumbuhan padi terkena penyakit, petani hanya bisa bertanya kepada teman petani lainnya tentang  bagaimana  cara  mengobati  atau  menyembuhkannya.  Namun,  setiap  kasus gangguan pada padi memiliki  metode pengobatan yang berbeda (Santoso et al., 2018). Agar  petani  dapat  menangani  nutrisi  tanaman  padi  atau  mengatasi  permasalahan pendeteksi penyakit pada tanaman padi dengan baik, dibutuhkan sebuah metode berupa Certainty Factor (Rosadi & Hamid, 2014).
Certainty Factor adalah metode yang digunakan untuk membuktikan ketidakpastian pemikiran  seorang  pakar.  Seseorang  biasanya  menggunakan  certainty  factor  untuk menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang
dihadapi.  Hasil  metode  C ertainty  Factor yang  berupa  persentase  dan  penelitian  ini dimasukkan sebuah solusi dari hasil tertinggi dari metode Certanity Factor (Pakar et al., 2023).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa penyakit pada Tanaman padi. Sebagai bentuk pendiagnosisan dini sebelem ke ahli pakar. Sistem pakar menciptakan informasi yang secara khusus dirancang untuk memecahkan masalah yang berhubungan dengan  pakar (Warman, 2017).  Sistem seperti ini biasanya berjalan  di  komputer,  yaitu  kecerdasan  yang  dituliskan  dan  ditempatkan  ke  dalam komputer sehingga  dapat melakukan  pekerjaan  yang mirip  dengan  apa  yang dilakukan oleh manusia (Aksad et al ., 2019).

## 2 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian ini menjelaskan langkah-langkah penelitian.

## 2.1 Data Penelitian
Data penelitian yang akan digunakan diperoleh dari literatur. Gejala dan penyakit pada Tanaman padi di tunjukkan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Gejala dan Penyakit Pada Tanaman Padi
Jenis Penyakit Gejala Bercak Coklat Bercak pada tangkai Bercak muda berbentuk bulat kecil berwarna coklat gelap Bercak pada daun berbentuk oval Pada kulit gabah bercak berwarna hitam Ukuran bercak bisa mencapai 1cm Blast Daun dan pelepah terdapat bercak Bercak daun dan pelepah berbentuk belah ketupat Kehampaan bulir padi Tangkai mulai membusuk dan patah Bercak pada daun berwarna keputih-putihan/keabu-abuan Kresek Umumnya menyerang pada tanaman muda (1-2 minggu) Serangan terjadi pada daun yang luka berupa bercak kebasahan Warna bercak hijau keabu-abuan Daun menggulung, mengering warna abu-abu keputihan Kerdil Rumput Banyak anakan menyerupai rumput Daun Sempit Daun Kaku Malai yang dihasilkan sedikit bahkan tidak sama sekali Daun bercak berwarna coklat Hawar  Pelepah Daun Daun yang terserang mengering mulai ujung Tanda bercak pada pelepah daun dan helai daun Gabah tidak terisi penuh/hampa Tanaman mulai rebah
Noda/Api Palsu Satu malai hanya beberapa butir saja yang terserang Warna bola spora kuning kehijauan /hijau kehitaman Malai dan buah padi dipenuhi spora Tungro Pertumbuhan tanaman kerdil Pelepah daun memendek Daun menguning sampai jingga dari pucuk Tanaman menjadi kerdil
Daun tua ada bintik-bintik bekas tusukan serangga penular Berkurangnya jumlah anakan
Berdasarkan  Tabel  1  Gejala  penyakit  pada  tanaman  padi  terdapat  sebanyak  32  dan penyakit yang sering ditemukan pada dan dikeluhkan para petani yang memiliki tanaman padi, yaitu Bercak Coklat, Blast, Kresek, Kerdil Rumput, Hawar Pelepah Daun, Noda/Api Palsu dan Tungro.

## 2.2 Metode Certanty Factor
Certainty Factor (CF) dikemukakan oleh Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasikan  ketidakpastian  pemikiran  orang  pakar.  Seorang  pakar,(misalnya dokter sering kali meganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”, ”kemungkinan besar”, ”hampir pasti”. Untuk megakomodasi hal ini kita menggunakan Certainty Factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang dihadapi . Certainty Factor dapat membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak  pasti.  Penggunaan  metode  Certainty  Factors  ini  adalah  dengan  penentuan  bobot yang diberikan, dan dikalkukasi berdasarkan fakta-fakta yang muncul sebagai gejala.
Notasi Certainty Factor adalah :
Keterangan :
CF : Certainty Factor MB : Measure of Belief MD : Measure og Disbelief H : Probability E : Evidence (Peristiwa/fakta)
a. CF  [H,  E]  =  Faktor  kepastian  dari  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  E. Besarnya CF antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
b. MB [H, E] = Ukuran kenaikan kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
c. MD  [H,  E]  =  Ukuran  kenaikan  ketidak  percayaan  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
CF[H, E] = MB[H, E] – MD[H, E]

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perhitungan meotde certainty factor
Perhitungan  nilai certainty  factor (CF)  pada  suatu  diagnosa  penyakit  dilakukan diagnosis  dengan  menjawab  semua  pernyataan  yang  dialami  tanaman  padi  pengguna ( user ) tentang gejala tersebut. Langkah awal untuk mendiagnosa penyakit Bercak Coklat, Blast,  Kresek,  Kerdil  Rumput,  Hawar  Pelepah  Daun,  Noda/Api  Palsu  dan  Tungro dilakukan dengan sistem pakar, yaitu dengan menentukan sebuah nilai keyakinan kepada pengguna ( user ) seperti pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Nilai CF User Tingkat Keyakinan CF User Pasti Hampir Pasti Kemungkinan Besar Mungkin Tidak Tahu Tidak Ada 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
Berdasarkan  Tabel  2  Nilai  CF User terdapat  sebanyak  6  keterangan,  yaitu  Pasti, Hampir  pasti,  Kemungkinan  Besar,  Mungkin,  Tidak  Tahu  dan  Tidak  Ada.  Pada  setiap keterangan nilai keyakinan memiliki nilai yang berbeda. Pada keterangan Pasti memiliki nilai  1,  Hampir  Pasti memiliki  nilai  0,8,  kemungkinan  Besar  memiliki nilai  0,4,  Tidak Tahu  memiliki  nilai  0,2,  dan  Tidak  Ada  memiliki  nilai  0.  Setelah  menentukan  nilai keyakinan, selanjutnya tentukan penyakit yang akan di diagnosa oleh sistem pakar dan data gejala yang ditimbulkan di setiap penyakit ada yang sama dan ada juga yang berbeda terlihat pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut ini.
Tabel 3. Gejala Penyakit Tanaman Padi
Kode Gejala Nama Gejala G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 Bercak pada tangkai
Bercak muda berbentuk bulat kecil berwarna coklat gelap Bercak pada daun berbentuk oval Pada kulit gabah bercak berwarna hitam Ukuran bercak bisa mencapai 1cm Daun dan pelepah terdapat bercak Bercak daun dan pelepah berbentuk belah ketupat Kehampaan bulir padi Tangkai mulai membusuk dan patah Bercak pada daun berwarna keputih-putihan/keabu-abuan
G11 G12 G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22 G23 G24 G25 G26 G27 G28 G29 G30 G31 G32
Umumnya menyerang pada tanaman muda (1-2 minggu) Serangan terjadi pada daun yang luka berupa bercak kebasahan Warna bercak hijau keabu-abuan Daun menggulung, mengering warna abu-abu keputihan Banyak anakan menyerupai rumput Daun Sempit Daun Kaku Malai yang dihasilkan sedikit bahkan tidak sama sekali Daun bercak berwarna coklat Daun yang terserang mengering mulai ujung Tanda bercak pada pelepah daun dan helai daun Gabah tidak terisi penuh/hampa Tanaman mulai rebah Satu malai hanya beberapa butir saja yang terserang Warna bola spora kuning kehijauan /hijau kehitaman Malai dan buah padi dipenuhi spora Pertumbuhan tanaman kerdil Pelepah daun memendek Daun menguning sampai jingga dari pucuk Tanaman menjadi kerdil Daun tua ada bintik-bintik bekas tusukan serangga penular Berkurangnya jumlah anakan
Pada tabel diatas terdapat gejala fisik yang sering ditemukan dan dikeluhkan petani terkait dengan tanaman padi sebanyak 32 gejala.
Tabel 4. Jenis Penyakit Tanaman Padi Kode Gejala Nama Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 Bercak Coklat Blast Kresek Kerdil Rumput
Hawar Pelepah Daun Noda/Api Palsu Tungro
Pada  Tabel  4  terdapat  7  jenis  penyakit  dengan  kode  yang  berbeda,  yaitu  Bercak Coklat  dengan  kode  P01,  Blast  dengan  kode  P02,  Kresek  dengan  kode  P03,  Kerdil Rumput  dengan  kode  P04,  Hawar  Pelepah  Daun  dengan  kode  P05,  Noda/Api  Palsu dengan kode P06 dan Tungro dengan Kode P07. Lalu pada Tabel 3 terdapat sebanyak 32 gejala  dari  berbagai  penyakit  pada  tanaman  padi.  Gejela  tersebut  memiliki  kode-kode yang berbeda,yang dapat dilihat langsung pada tabel 3. Setelah menentukan penyakit dan
gejala penyakit langkah selanjutnya adalah memberikan nilai certainty factor (CF) yang diperoleh literatur seperti pada Tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Nilai Certainty Factor (CF) Jenis Penyakit Kode Gejala CF G01 0.4 G02 0.1 Bercak Coklat G03 0.1 G04 0.6 G05 0.1 G06 0.4 G07 0.6 Blast G08 0.2 G09 0.4 G10 0.4 G11 0.2 G12 0.4 Kresek G13 0.4 G14 0.5 G15 0.8 G16 0.3 G17 0.4 Kerdil Rumput G18 0.3 G19 0.2 G20 0.6 G21 0.6 Hawar Pelpah Daun G22 0.2 G23 0.2 G24 0.4 Noda/Api Palsu G25 0.4 G26 0.6 G27 0.5 G28 0.4 Tungro G29 0.3 G30 0.6 G31 0.2 G32 0.4
Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  bahwa  setiap  jenis  penyakit  gejala  yang  berbeda beda,  seperti  Bercak  Coklat,  Blast  dan  Kerdil  Rumput  memiliki  5  gejala,  Kresek  dan Hawar Pelepah Daun memiliki 4 gejala, Noda/Api Palsu memiliki 3 gejala dan Tungro
memiliki  6  gejala.  Setiap  gejala  dari  masing-masing  penyakit  memiliki  nilai Certainty Factor yang berbeda.
Pada  penelitian  ini  diambil  5  mahasiswa/  orang  tua  mahasiswa  yang  memiliki tanaman padi secara acak di FMIPA Universitas Sriwijaya untuk melakukan pengujian terhadap sistem pakar yang akan dirancang, dimana 5 orang tersebut memiliki tanaman padi yang mengalami penyakit tanaman padi dengan gajala yang berbeda-beda.
Tabel 6. Data Uji dari Penyakit Tanaman Padi
No Kode Gejala Gejala CF User 1 CF User 2 CF User 3 CF User 4 CF User 5 1 G01 Bercak pada tangkai 0.4 0.2 0.2 0.4 0.4 2 G02 Bercak muda berbentuk bulat kecil coklat gelap 0.6 0.4 0.2 0.2 0.6 3 G03 Bercak pada daun berbentuk oval 0.2 0 0 0.2 0.2 4 G04 Pada kulit gabah bercak berwarna hitam 0 1 1 0.2 0.2 5 G05 Ukuran bercak bisa mencapai 1cm 0.4 0.4 0.6 0.4 0.6 6 G06 Daun dan pelepah terdapat bercak 0.4 0.4 1 0 1 7 G07 Bercak daun dan pelepah berbentuk belah ketupat 1 0.8 0.6 0.6 0.4 8 G08 Kehampaan bulir padi 0.4 1 0.4 0.2 0.6 9 G09 Tangkai mulai membusuk dan patah 0.4 0 0.2 0.2 0.4 10 G10 Bercak pada daun berwarna keputih-putihan/keabu-abuan 0.6 0.2 0.4 0.2 0.2 11 G11 Umumnya menyerang pada tanaman muda (1-2 minggu) 0.2 0.4 0 0.2 0.2 12 G12 Serangan terjadi pada daun yang luka berupa bercak kebasahan 0.4 0.2 0.6 0.2 0 13 G13 Warna bercak hijau keabu- abuan 1 0.4 0.8 0.6 0.4 14     G14 Daun menggulung, mengering warna abu-abu keputihan 1 0.4 0.8 0.8 0.4 15    G15 Banyak anakan menyerupai rumput  0.6 0.2 1 1 0.8 16   G16 Daun Sempit 1 0.4 0.8 0 0.8
No Kode Gejala Gejala CF User 1 CF User 2 CF User 3 CF User 4 CF User 5 17 G17 Daun Kaku 1 0.6 1 0.6 0.4 18 G18 Malai yang dihasilkan sedikit 0.6 0.2 0 0 0.2 bahkan tidak sama sekali 19 G19 Daun bercak berwarna coklat 0.2 0.4 0 0 0.2 20 G20 Daun yang terserang mengering mulai ujung 1 0.6 0.8 0.8 1 21 G21 Tanda bercak pada pelepah daun dan helai daun 1 0.6 1 0.8 1 22 G22 Gabah tidak terisi penuh/hampa 0 1 1 0.8 0.8 23 G23 Tanaman mulai rebah 0.6 1 1 0.8 0.8 24 G24 Satu malai hanya beberapa butir saja yang terserang 0.6 0.8 0 1 0.8 25 G25 Warna bola spora kuning kehijauan /hijau kehitaman 1 0.8 0.2 0 0 26 G26 Malai dan buah padi dipenuhi spora 0 0.2 0.6 0.6 0.8 27 G27 Pertumbuhan tanaman kerdil 0 0.2 0.8 0.8 0.4 28 G28 Pelepah daun memendek 0.4 1 0.6 0 0.6 29 G29 Daun menguning sampai jingga dari pucuk 0.2 0.4 0.2 0 0.8 30 G30 Tanaman menjadi kerdil 0.2 0.4 0.8 1 0 31 G31 Daun tua ada bintik-bintik bekas tusukan serangga   penular 0.2 0.4 0.4 0.2 0.2 32 G32 Berkurangnya jumlah anakan 1 0.8 0.8 0.8 0.8
Sesuai dengan Tabel 2 bahwa jawaban pengguna terdiri dari nilai CF yang berbeda- beda. CF  bernilai  yaitu  Pasti,  Hampir  pasti,  Kemungkinan  Besar,  Mungkin,  Tidak  Tahu  dan Tidak  Ada.  Pada  setiap  keterangan  nilai  keyakinan  memiliki  nilai  yang  berbeda.  Pada keterangan  Pasti  memiliki  nilai  1,  Hampir  Pasti  memiliki  nilai  0,8,  kemungkinan  Besar memiliki nilai 0,4, Tidak Tahu memiliki nilai 0,2, dan Tidak Ada memiliki nilai 0. Bobot nilai  inilah  yang  terdapat  pada  Tabel  6  sebagai  uji  kasus  dengan  melibatkan  5 pengguna/ user . Setelah menentukan nilai CF user, kita dapat melakukan perhitungan dari  5 pengguna/ user dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor dan  mendapatkan  hasil seperti pada Tabel 7 berikut ini.
Tabel 7 Hasil Perhitungan CF Jenis Penyakit CF Hasil User 1 (%) CF Hasil User 2 (%) CF Hasil User 3 (%) CF Hasil User 4 (%) CF Hasil User 5 (%) Bercak Coklat 25.7144%  66.0851% 66.0998% 31.8469% 35.9906% Blast 80.2658%  67.8515% 71.5115% 47.9972% 68.9891% Kresek 75.808% 43.1219% 68.992% 59.7261% 35.488% Kerdil Rumput 82.8076%  51.4162% 90.88% 84.8% 79.2607% Hawar Pelepah Daun 85.92% 73.7856% 86.688% 80.9206% 88.7104% Noda/Api Palsu 54.4% 59.3088% 41.12% 61.6% 64.64% Tungro 59.9768 77.4063% 86.0558% 84.3328% 69.8354%
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  user  1  dan  5  memiliki  persentase  tertinggi  yaitu Hawar  Pelepah  Daun  sebesar  85.92%  dan  88.7104%,  user  2  dan  4  memiliki       persentase tertinggi  yaitu  Tungro  sebesar  77.4063%  dan  84.3328%,  user  3  memiliki  persentase tertinggi yaitu Kerdil Rumput sebesar 90.88%.

## 3.2 Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini,  dijelaskan  hasil  aplikasi  sistem  pakar  yang  digunakan  untuk mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  padi  menggunakan  bahasa  pemrograman  C++. Berikut merupakan tampilan dari aplikasi sistem pakar untuk penyakit Tanaman Padi.
Gambar 1. Tampilan Halaman Utama
Pada Gambar 1. Tampilan Halaman Utama terdapat perintah untuk menginputkan nama  user  sebagai  data  untuk  mengetahui  nama  pengguna  dari  aplikasi  sistem  pakar berbasis pemrograman C++.
Gambar 2. Tampilan Halaman Pilihan
Gambar  diatas  merupakan  gambar  tampilan  halaman  awal  yang  menampilkan informasi terkait inputan dari metode certainty factor yaitu input 1 untuk pasti, 2 untuk hampir  pasti,  3  untuk  kemungkinan  besar,  4  untuk  mungkin,  5  untuk  tidak  tahu  dan  6 untuk  tidak  ada.  Pengguna  hanya  dapat  menginputkan  angka  1-6,  jika  menginputkan angka  selain  itu  maka  tampilan  program  akan  kembali  ke  tampilan  sebelumnya  dan memerintahkan kembali untuk mengulang inputan angka. Angka yang ada ini digunakan untuk menghitung certainty factor dengan nilai kepastian yang terdapat pada Tabel 2.
Gambar 3. Tampilan Halaman Gejala Penyakit
Gambar diatas merupakan Halaman Gejala Penyakit, diamana gejala penyakit yang ada pada tanaman padi pada sistem pakar ini memiliki 32 gejala dengan nilai CF pakar dari setiap gejala dapat dilihat pada contoh kasus Tabel 6 Data Uji. Dan untuk inputan masukan sesuai dengan ketentuan seperti pada gambar sebelumnya.
Gambar 4. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Setelah mengisi semua pertanyaan dari gejala penyakit yang ada pada tanaman padi maka  aplikasi  sistem  pakar  bebrbasis  pemorograman  C++  akan  memberikan  hasil diagnosa jenis penyakit dengan nilai akurasi dalam bentuk persentase seperti pada Gambar 4.  Yang  merupakan  jawaban  user  1  yang  terdapat  pada  tabel  1  kemudian  memberikan solusi terkaitb dengan penyakit yang didiagnosa kepada user.

## 3.3 Akurasi
Pada tahap ini dilakukan pengujian akurasi untuk mengetahui apakah sistem pakar ini layak untuk mendiagnosa penyakit pada Tanaman Padi. Pengujian akurasi dengan menggunakan confusion matrix, yaitu

## Keterangan :
Accuracy = ( ( 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 ) ) ×  100% ...................... (1) ( 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 )
▪ TP adalah True  Positive, artinya  pengguna  tersebut  memiliki  tanaman  padi  yang menderita  penyakit  Hawar  Pelepah  Daun  dan  benar  bahwa  user  tersebut  memiliki tanaman padi yang menderita penyakit Hawar Pelepah Daun.
▪ TN adalah True  Negative ,  artinya  pengguna  tersebut  memiliki  tanaman  padi  tidak mengidap penyakit Hawar Pelepah Daun dan benar bahwa user memiliki tanaman padi yang tidak menderita penyakit Hawar Pelepah Daun.
▪ FP adalah False  Positive, artinya  pengguna  tersebut  memiliki  tanaman  padi  yang menderita  Hawar  Pelepah  Daun  tetapi  pengguna  memiliki  tanaman  padi  yang  tidak menderita penyakit Hawar Pelepah Daun.
▪ FN adalah False  Negative, artinya  pengguna  memiliki  tanaman  padi  yang  tidak mengidap penyakit Hawar Pelepah Daun tetapi pengguna memiliki tanaman padi yang menderita penyakit Hawar Pelepah Daun.
Tabel 8 Confusion Matrix n=5 positive Negative Positive 4 1 Negative 0 0
Tabel 8 merupakan tabel confisuion matrix yang akan dihitung menggunakan rumus akurasi confusion matrix pada persamaan 1, seperti berikut
Accuracy = ( (4+0) ) ×  100% = (4+1+0+0) 4 (  ) ×  100% 5 = 80%
Perhitungan dengan menggunakan confusion matrix didapatkan 80% artinya sistem pakar yang telah dirancang tersebut layak untuk digunakan.

## 4. Kesimpulan
Sistem pakar muncul sebagai sistem yang berguana untuk pendiagnosaan dini suatu penyakit  sebelum  pergi  menemui  seorang  pakar.  Seorang  pakar  harus  memiliki pengetahuan  terkait  setiap  pertanyaan  yang  dipertanyakan  yang  wajib  untuk  diartikan. Sama seperti sistem pakar, dimana setiap jawaban gejala yang kita inputkan maka sistem apak  mengeluarkan  kemungkinan  kemungkinan  penyakit  sebagai  bentuk  diagnosa penyakit.  Dengan  menggunakan  metode certainty  factor, kita  dipermudah  dengan pemberian bobot gejala dan juga memberikan nilai kepastian atau CF yang akan dihitung dan  memberikan  hasil  diagnosa  dalam  bentuk  persentase  dengan  nilai  akurasi  dengan pengujian menggunakan confusion matrix yaitu 80 % yang membuktikan bahwa sistem pakar yang telah dirancang layak untuk digunakan. Pada hasil uji 1 Hawar Pelepah Daun
yaitu 85.92%, pada hasil uji 2 Tungro yaitu 77.4063%, pada hasil uji 3 Kerdil Rumput yaitu 90.88%, pada hasil uji 4 Hawar Pelepah dauh yaitu 80.9206% dan pada hasil uji 5 yaitu Hawar Pelepah Daun 88.7104%. Hasil diagnosa dan nilai akurasi ini didapat dari perhitungan menggunakan metode certainty factor yang penerapannya pada sistem pakar ini dapat menjadi metode alternatif untuk mendeteksi dini dan menanggulangi keraguan pada  jenis  penyakit  pada  tanaman  padi.  Sistem  pakar  hanya  sebuah  sistem  yang  tidak selamanya  benar,  namun  penggunaanya  dapat  menjadi  inovasi  yang  berguna  sebagai antisipasi terhadap suatu penyakit pada tanaman padi.

## Daftar Pustaka
Aksad, H., Aditiya, F., Informatika, S. T., Selatan, K., & Padi, T. (2019). Model Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 8 (3), 67–74. Dewi,  T.,  Masruhim,  M.  A.,  &  Sulistiarini,  R.  (2016).  Pengembangan  sistem  pakar diagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  padi  menggunakan  metode  certainty  factor berbantuan metode. Jurnal Karmapati , 1 (April), 5–24.
Hariyanto, R., & Sa’diyah, K. (2018). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman  Tebu  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. JOINTECS  (Journal  of
Information Technology and Computer Science) , 3 (1), 207–217.
https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i1.500 Pakar, S., Defisiensi, D., Pada, N., Padi, T., Metode, M., & Android, F. B. (2023). Sistem pakar diagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman padi menggunakan metode certainty factor berbasis android . 5 . https://doi.org/10.47647/jrr Rosadi,  D.,  &  Hamid,  A.  (2014).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Padi Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal  Computech  &  Bisnis , 8 (1),  43. http://jurnal.stmik-mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/113
Santoso,  S.,  Julianti,  M.  R.,  &  Winarto,  A.  H.  (2018).  Sistem  Pakar  Penyakit  Padi Menggunakan Metode Certainty Factor Di Desa Giling, Pati Jawa Tengah. Jurnal Sisfotek Global , 8 (2), 2–8. https://doi.org/10.38101/sisfotek.v8i2.185
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. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3778
Warman,  I.  (2017).  Sistem  Pakar  Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan Case-Based Reasoning. In Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) .