## PERBANDINGAN METODE DEMPSTER SHAFER DAN CERTAINTY FACTOR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN TERONG (Studi Kasus Dusun Kejoren, Desa Gerbo, Kec. Purwodadi)
Mohammad Hasan Basri, Ali Mahmudi , Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618055@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Permasalahan yang dihadapi oleh para petani tanaman terong di Dusun Kejoren, Desa Gerbo Kecamatan Purwodadi  adalah  kerusakan  tanaman  terong  yang  disebabkan  oleh  serangan  penyakit.  Para  petani  sering mengalami kerugian pada musim panen, karena tanamanya mati terserang penyakit. Penyakit tersebut biasanya menyerang  tanaman  petani  pada  musim  penghujan,  sehingga  tingkat  kegagalan  panen  pada  musim  penghujan sangat tinggi. Kurangnya pengetahuan petani tentang penyakit dan cara menanggulangi menjadi penyebab dari tanaman terong mudah terserang penyakit.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Dempster  Shafer dan Certainty  Factor untuk  membangun sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  terong. Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  data  gejala, data  penyakit,  dan  data  solusi  pengendalian  yang  didapatkan  dari  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian  Jawa Timur (BPTP), dan divalidasi oleh pakar yang ahli dalam bidang pertaniann.
Berdasarkan hasil pengujian dilakukan oleh 1 orang pakar didapatkan presentase setuju 70% dan kurang setuju 30%. Pengujian keakuratan perhitungan pada sistem dan perhitungan perhitungan manual dan didapatkan nilai presentase rata – rata error sebesar 3,65%. Dan metode yang lebih baik antara metode Dempster shafer dan Certainty  Factor adalah  metode Dempster-Shafer dengan  nilai  presentase  hasil  diagnosis  yang  sama  dengan  pakar sebesar 80%.
Kata kunci : Sistem Pakar, Terong, Dempster shafer, Certainty Factor.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  para  petani tanaman  terong  di  Dusun  Kejoren,  Desa  Gerbo Kecamatan  Purwodadi  adalah  kerusakan  tanaman terong  yang  disebabkan  oleh  serangan  penyakit  pada tanaman  terong.  Kebanyakan  petani  mengalami kegagalan  pada  saat  musim  panen  karena  tanaman terongya  sudah  banyak  yang  mati  terserang  penyakit seperti  penyakit antraknosa ,  layu  bakteri,  layu fusarium, busuk buah dan ada beberapa jenis penyakit lainnya. Kebanyakan petani tanaman terong mengalami  gagal  panen  pada  musim  penghujan, karena penyakit – penyakit tersebut sering menyerang pada  musim  penghujan.  Kurangnya  pengetahuan petani  tentang  penyakit  yang  menyerang  tanaman terong juga menjadi salah satu penyebabnya tanaman terong terserang penyakit.
Masalah  yang  di  alamai  oleh  kelompok  tani  di Dusun  Kejoren  Desa  Gerbo  ini  dalam  bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi dapat diselesaikan  dengan  teori  sistem  pakar.  Sistem  Pakar adalah  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk memecahkan sebuah masalah menggunakan teknologi  komputer  dan  pengetahuan  manusia.  Ada banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam penyelesaian  sistem  pakar.  Seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  Handayani  dan  Soegiarto  pada  tahun 2016  dengan  mengembangkan  sebuah  sistem  pakar yang  sudah  ada.  Sistem  pakar  diagnosis  penyakit
tanaman semangka menggunakan metode Dempster – Shafer berbasis  web[1].  Pada  tahun  2014  dilakukan pemelitian  oleh Mira orisa dan kawan  – kawan  yang berjudul  Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  kambing berbasis web menggunakan metode Certainty Factor. [2].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Dempster  Shafer dan Certainty  Factor untuk  pakar diagnosis  penyakit  tanaman  terong.  Hasil  dari perhitungan  kedua  metode  akan  dibandingkan.  Data yang digunakan untuk sistem pakar ini adalah berupa data  gejala,  data  penyakit  dan  data  solusi pengendalian  yang  didapatkan  dari  seorang  pakar yang  ahli  pertanian  dari  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian  Jawa  Timur  (BPTP),  sehingga  untuk validasi  atau  kebenarannya  dapat  dipertanggung jawabkan.  Data  penelitian  yang  diperoleh  tersebut akan  diolah  menggunakan  sistem  pakar  dan  dihitung dengan  menggunakan  metode dempster  shafer dan certainty  factor .  Sistem  pakar  yang  dirancang diwujudkan  kedalam  sebuah  aplikasi  komputer berbasis web dan memanfaatkan bahasa pemrograman php dan mysql.

## 1.2 Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  pembuatan  sistem  pakar diagnosis  penyakit  tanaman  terong  adalah  sebagai berikut:
1. Bagaimana  membandingkan  metode Dempster Shafer dan Certainty Factor yang lebih efektif.?
2. Bagaimana  membangun  sistem  pakar  di  Dusun Kejoren, Desar Gerbo,Kec Purwodadi?
3. Bagaimana mengembangkan sistem pakar berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  pakar  ahli tanaman terong.?
4. Bagaimana cara membandingkan metode Dempster  Shafer dan Certainty  Factor pada sistem pakar penyakit tanaman terong. 5. Bagaimana mengembangkan Bahasa pemerograman php dan mysql database.?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  pada  pembuatan  sistem  pakar diagnosis penyakit tanaman terong adalah sebagai berikut:
1. Membandingakan Metode  Dempster Shafer dan Certainty  Factor untuk  diagnosis  penyakit tanaman  terong,  metode  mana  yang  lebih  efektif sesuai dengan hasil dari pakar.
2. Membangun  sistem  pakar  penyakit  tanaman terong  yang  menggunakan  perbandingan  metode dempster shafer dan certainty factor.
3. Menghasilkan  Sistem  pakar  menggunakan  data dari  Balai  Pengkajian  Teknologi  Jawa  Timur (BPTP)  dengan  dibimbing  pakar  ahli  Ir.  Donald Sihombing.
4. Menghasilkan  perbandingan  hasil  perhitungan setiap  metode  untuk  dicari  nilai  terbaik  untuk menentukan jenis penyakit.
5. Menghasilkan  Sistem  pakar  diagnosis  pada penyakit  tanaman  terong  dibangun  dengan menggunakan  Bahasa  pemrograman php dan mysql sebagai database .

## 1.4 Batasan Masalah
Batasan  masalah  pada  tanaman  terong  ungu ( Solanum  melongena L)  pembuatan  sistem  pakar diagnosis penyakit tanaman terong adalah sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  untuk  mengembangkan sistem  pakar  ini  merupakan  data  jenis  penyakit, data  gejala  dan  data  pengendalian  pada  tanaman terong  yang  di  dapatkan  dari  pakar  ahli  tanaman terong  dari  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian Jawa Timur.
2. Teknik pengambilan keputusan
dalam perancangan sistem pakar ini
menggunakan  nilai  probabilitas  dari  faktor kepastian  yang  dimiliki  pada  masing  -  masing gejala.
3. Metode  yang  digunakan  dalam  mengembangkan sistem  pakar  ini  adalah Dempster  –  Shafer dan Certainty Factor.
4. Platform yang digunakan dalam  mengembangkan sistem pakar yang digunakan berbasis web.
5. Bahasa  pemerograman  yang  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  pakar  ini  php  dan database yang digunakan mysql . 6. Pada  website  sistem  pakar  hanya  memunculkan hasil diagonsa dari penyakit tanaman terong ungu
( Solanum melongena L ) dan informasi pengendaliannya.
7. Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini berjumlah  7  data  penyakit  dan  25  data  gejala penyakit  yang  di  dapatkan  dari  pakar  ahli  dalam bidang pertanian (tanaman terong).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Handayani  dan Soegiarto  pada  tahun  2017  dengan  mengembangkan sebuah  sistem  pakar  yang  sudah  ada.  Sistem  pakar diagnosis  penyakit  tanaman  semangka  menggunakan metode Dempster  –  Shafer berbasis  WEB. Hasil  dari penelitian ini membantu petani dalam hal mendiagnosis penyakit tanaman semangka dan solusi pengendaliannya, tanpa harus menunggu petugas atau pergi  ke  Balai  Proteksi  Tanaman  Pangan  dan Holtikultura  (BPTPH)  untuk  melakukan  konsultasi. [1]
Penelitian  beriktunya  yaitu  perancangan  sistem pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman cabe  dengan  menggunakan  metode Certainty  Factor yang dilakukan oleh Kurniawan dan Rahmad di tahun 2012  memiliki  permasalahan  yang  dialami  oleh  para petani  yang  berupa  masalah  penyakit  pada  tanaman cabe mereka yang membuat produksi dan penghasilan para  petani  menjadi  menurun  drastis.  Sehingga dibutuhkan sebuah  system untuk dapat mendiagnosis jenis  penyakit  dan  memberikan  solusi  untuk pengendaliannya.  Dihasilkan  sebuah  sistem  pakar yang  menggunakan  metode Certainty  Factor untuk diagnosis  penyakit  tanaman  cabe  dan  untuk  solusi pengendaliannya [3].
Maulana, dkk pada tahun 2016  mengembangkan sebuah  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode Dempster–Shafer penyakit  pada  tanaman  karet  OPT (Organisme  Penganggu  Tanaman)  yang  sangat merugikan petani karet karena menyebabkan penurunan hasil produksi tanaman karetnya [4].
Normawardah  pada  tahun  2018,  melakukan penelitian menggunakan Certainty Factor, menjelaskan  bahwa  banyaknya  hambatan para petani tanaman jagung yang disebabkan oleh serangan hama dan  penyakit  yang  mengganggu  produksi  tanaman jagung  yang  terserang  hama  dan  penyakit.  Sehingga dibuatkan  sebuah  sistem  untuk  memudahkan  para petani mengetahui informasi jenis penyakit dan hama yang  menyerang  tanaman  jagung  serta  memberikan solusi  untuk  pengendalian  terhadap  tanaman  yang terserang penyakit. [5]
Mira orisa dan kawan  – kawan pada tahun 2014 melakukan penelitian berjudul Sistem pakar diagnosis penyakit  kambing  berbasis  web  menggunakan metode Certainty  Factor. Sistem  pakar  untuk diagnosis  penyakit  pada  kambing  agar  membantu para peternak untuk mendiagnosis  jenis penyakit  dan mengetahui  cara  penanganan  penyakit  dengan menjawab  pertanyaan  –  pertanyaan  yang  telah diajukan  oleh  sistem,  sehingga  dapat  menghasilkan
keluaran  untuk  setiap  masukan  yang  diberikan  oleh user (peternak)[2].

## 2.2. Dasar Teori
2.2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari Artifical intelligence (AI)  yang  cukup  tua  karena  sistem  ini mulai di kembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar  merupakan  istilah  yang  muncul  untuk memcahkan  masalah,  sistem  pakar  menggunakan pengetahuan seorang pakar yang dimasukan kedalam komputer . [6]
Sistem  pakar  dibentuk  oleh  2  komponen  utama yaitu knowledge  based and inference  engin .  Basis pengetahuan adalah proses penyimpanan pengetahuan seorang pakar ke dalam komputer[7]

## 2.2.2 Dempster Shafer
Dempster  Shafer merupakan  generalisasi  dari teori  Bayesian probabilitas  subjektif.  Dimana kebutuhan  probabilitas  yang  akan  dibutuhkan  untuk setiap  pertanyaan  dari  keinginan,  fungsi  kepercayaan berdasarkan  pada  tingkat  kepercayaan  (percaya  diri atau  percaya)  untuk  sebuah  pertanyaan  dalam probabilitas  untuk  sebuah  pertanyaan  tertentu. Kerangka  shafer’s  dapat  memberikan  kepercayaan mengenai  proposi  untuk  dapat  direpresentasikan sebagai  interval,  diliputi  dengan  2  buah  nilai, kepercayaan  (atau  dukungan), belief ≤ plausibility . [1] Secara  umum  Teori Dempster  Shafer ditulis dengan  suatu interval : [Belief,  Plausibility].  Belief (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proposisi. Jika bernilai 0 maka  mengindikasikan  bahwa  tidak  ada evidence , dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya  kepastian. Plausibility (Pl) dinotasikan sebagai persamaan 1: Pl(s) = 1 – Bel(s)   … (1) Plausibility juga  bernilai  0  sampai  1.  Jika  kita yakin  akan,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Bel(s)=1, dan  Pl(s)=0.  Andaikan  tidak  ada  informasi  apapun untuk  memilih  hipotesis  tersebut,  maka  nilai: m{Ø}=1,0  Andaikan  diketahui  X  adalah  subset  dari, dengan  m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  dengan  m2  sebagai  fungsi densitasnya,  maka  kita  dapat  membentuk  fungsi kombinasi  m1  dan  m2  sebagai  m3,  yaitu  sebagai persamaan 2:
…...... (2)
Keterangan = m1 m2(Z) = mass function dari evidence (Z) m1(X) = mass function dari evidence (X) m2(Y) = mass function dari evidence (Y) k= jumlah evidential conflict.

## 2.2.3 Certainty Factor
Certainty  Factor (CF)  menunjukan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Dalam
menghadapi suatu masalah sering ditemukan jawaban yang  tidak  memiliki  kepastian  penuh.  Hasil  yang tidak  pasti  disebabkan  oleh  dua  factor  yaitu  aturan yang  tidak  pasti  dan  jawaban  pengguna  yang  tidak pasti atas suatu pertanyaan yang diajukan oleh sistem.
Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan  suatu  nilai  yang  disebut Certainy  Factor (CF)  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. [5]
Berikut  adalah  formulasi  dasar  dari Certainy Factor dalam persamaan3: CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E]….(3) Keterangan: CF  : Certainy  Factor (faktor  kepastian)  dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E.
MB  : Measure  of  Belief (tingkat  keyakinan),  adalah ukuran  kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesis  H dipengaruhi oleh fakta E.
MD  : Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), adalah kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi fakta E.
E : Evidence (peristiwa atau fakta).
H : Hipotesis (Dugaan).

## 2.2.4 Tanaman Terong
Tanaman terong diduga berasal dari Indonesia dan India.  Tanaman  ini  tersebar  dan  dibudidayakan  di banyak  Negara,  misalnya  di  daerah  Karibia, Malaysia, Afrika Tengah, Afrika Timur, Afrika Barat, Amerika  Selatan,  dan  daerah  tropic.  Pada  umumnya tanaman  ini  juga  dibudidayakan  di  daerah  Eropa bagian  selatan,  Uni  Soviet,  dan  Selandia  Baru.  Oleh karena tersebar dibanyak Negara, tidak mengherankan  apabila  tanaman  ini  memiliki  nama  – nama  khas  di  Negara  atau  di  daerah  tertentu, misalnya eggplant, gardenegg, aubergine, melongena,  brinjal,  eierplant,  eirefrucht (eropa)  dan masib banyak lagi sebutannya [8]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Desain Sistem
Desain  sistem  pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman terong dapat di lihat pada Gambar 1. Gambar 1 ditunjukan  interaksi  antara  user  dengan  sistem  telah dibuat,  yang  dapat  di  akses  menggunakan  personal komputer (PC) atau Smartphone melalui web browser yang terhubung dengan koneksi internet.
Gambar 1 Desain Sistem

## 3.2 Struktur Menu
Pada  website  sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman  terong  ini  memiliki  4  menu  utama  yaitu Menu  Beranda,  Menu  Terong,  Menu  Kontak  Kami dan Menu Login, seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Struktur Menu
3.3 Sistem Pakar
1. Tabel Penyakit

## Tabel 1 Tabel Penyakit
KODE NAMA PENYAKIT P001 ANTRAKNOSA P002 BUSUK BUAH P003 BUSUK LEHER AKAR/ BUSUK PANGKAL BATANG P004 LAYU BAKTERI P005 LAYU FUSARIUM P006 BERCAK DAUN P007 REBAH SEMAI
2. Tabel Gejala
Tabel 2 Tabel Gejala KO D E GE JA L A GEJALA MB MD B eli ef G001 Adanya  bercak  –  bercak  bulat  melekuk  ke dalam  pada  buah,  lekukan  dapat  bersatu
menjadi bercak besar tidak teratur
0.9 0.1 0.9 G002 Bercak  berwarna  cokelat  dengan  titik hitam yang terdiri dari aservulus jamur. 0.9 0.1 0.9 G003 Adanya  batang  yang  membusuk  berwarna kehitaman dan basah. 0.9 0.1 0.9 G004 Adanya  bercak  memanjang  pada  bagian tengah buah. 0.8 0.2 0.8 G005 Pada kulit buah terlihat bercak coklat 0.8 0.2 0.8 G006 Hampir  seluruh  daging  buah  lembek  dan membusuk 0.9 0.1 0.9 G007 Buah  terong  terlepas  dari  tangkai  pada bagian kelopak 0.7 0.3 0.7 G008 Pada  pangkal  batang  (leher  akar)  ada miselium jamur berwarna putih seperti bulu – bulu halus 0.8 0.2 0.8 G009 Pada pangkal batang  yang  membusuk,  kulit terkelupas dan basah berwarna kecoklatan 0.7 0.3 0.7
G010 Tanaman menjadi layu, rebah dan mati. 0.6 0.4 0.6 G011 Daun tanaman tampak layu.
0.7 0.3 0.7 G012 Jaringan pembuluh kayu berwarna cokelat. 0.8 0.2 0.8 G013 Tampak bergaris – garis kemerahan 0.6 0.4 0.6
G014 Tanaman menjadi kerdil, daunnya layu, dan diikuti kematian tanaman dengan cepat 0.7 0.3 0.7
KO D E GE JA L A GEJALA MB MD B eli ef G015 Tulang  daun  tampak  menguning,  dimulai dari daun tua
0.8 0.2 0.8 G016 Bila  batang  sudah  terserang,  seluruh tanaman akan layu. 0.7 0.3 0.8 G017 Cendawan  berada  di  dalam  pembuluh  kayu dan menyebabkan jaringan tersebut berwarna cokelat. 0.8 0.2 0.8 G018 Tanaman layu pada siang hari 0.8 0.2 0.8 G019 Adanya  bercak  cokelat  berbentu  bulat  pada daun tua 0.7 0.3 0.8 G020 Daun Berwarna kuning dan rontok 0.7 0.3 0.8 G021 Bercak  daun  pada  musim  hujan  akan  cepat menyebar keseluruh daun tanaman 0.6 0.4 0.6 G022 Pangkal  batang  bibit  yang  masih  lunak tampak busuk dan mongering 0.8 0.2 0.8 G023 Bibit yang terserang akan layu dan mati 0.9 0.1 0.9 G024 Batang  bibit  muda  kebasah  –  basahan, mengkerut dan akhirnya akan mati 0.8 0.2 0.8 G025 Warna  cokelat  di  pangkal  akar  dan  akar membusuk 0.9 0.1 0.9

## 3.4 Flowchart
Pada  Gambar  3  menjelaskan  alur  sistem  memilih gejala  penyakit  sesuai  dengan  gejala  penyakit  yang dialami  petani  pada  tanaman  terongnya,  kemudian sistem mengolah data menggunakan metode Dempster Shafer dan Certainty Factor untuk mencari nilai  kepercyaan  tertinggi  untuk  menentukan  jenis penyakitnya,  sehingga  sistem  menyimpulkan  jenis penyakit dan akan memberikan solusi pengendaliannya.
Gambar 3 Flowchart Sistem Pakar
Pada  Gambar  4  menjelaskan  tentang  alur perhitungan  dari  metode Dempster  shafer. Langkah pertama  memilih  gejala  terlebih  dahulu  kemudian menentukan  jumlah  densistas  maksimum  dari  gejala terpilih,  kemudian  menghitung  setiap  gejala  terpilih
untuk  mencari  nilai  densitas  dari  setiap  gejala penyakitnya.
Gambar 4 Flowchart Metode Dempster Shafer
Jadi  perhitungnya  membandingkan  satu  persatu setiap  gejala  terpilih  untuk  mencari  nilai  densitas terbesar  dan  mencari  nilai  kombinasi  dari  setiap gejala  yang  dihitung.  Dilakukan  semua  perhitungan terhadap  gejala  terpilih  sampai  M  atau  Densitas maksimum  terpenuhi  atau  semua  gejala  selesai dihitung.  Untuk  dapat  menentukan  jenis  penyakit yang menyerang tanaman terong dicari nilai densistas yang terbesar dari perbandingan gejalanya maka akan muncul  jenis  penyakit  dan  akan  ada  solusi pengendaliannya.
Pada Gambar 5 menjelaskan tentang alur  metode Certainty Factor . Sistem memilih gejala yang akan di diagnosis  menggunakan  metode Certainty  Factor sesuai  dengan  gejala  yang  dialami  pada  penyakit tanaman terong. kemudian sistem menentukan jumlah gejala  yang  dipilih  jika  jumlah  gejala  berjumlah  1, maka  rumus  yang  digunakan  adalah  “CF  =  MB  – MD”  dan  jika  jumlah  gejala  yang  dipilih  dengan penyakit  sama  berjumlah  2,  maka  rumus  yang digunakan adalah “CF Combinasi = CF1 + CF2 × [1 – CF1]” dan jika jumlah gejala penyakit yang dipilih sama  dengan  penyakitnya  berjumlah  3,  maka  rumus yang digunakan adalah “CF Old = CF old + CF3 x (1 – CF old)..
Gambar 5 Flowchart Metode Certainty Factor 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil
1. Tampilan Halaman Konsultasi Pada Gambar 6 menu tampilan konsultasi digunakan untuk  user  memilih  beberapa  gejala  penyakit  dengan mengisi centang checkboxnya.
Gambar 6. Tampilan Halaman Konsultasi

## 2. Tampilam Halaman Hasil Diagnosis
Pada  Gambar  7  menu  hasil  diagnosis  ini menampilkan  hasil  perhitungan  dari  kedua  metode  dan memberikan informasi penyakit dan solusinya.
Gambar 7 Menu Hasil Diagnosis
4.2 Pengujian Fungsi Dan Kuisoner
1. Pengujian Perbandingan Metode
A. Perbandingan Panjang Script
Pada  perbandingan  panjang script dari  kedua metode ini yaitu dibandingan seberapa banyak baris untuk  membuat  metode Dempster  Shafer dan Certainty  Factor. Jumlah  baris  dalam  pembuatan metode Certainty Factor adalah sebanyak 127 baris script untuk  pembuatan  metode Certainty  Factor , sedangkan  untuk  jumlah  baris  dalam  pembuatan metode Dempster shafer adalah sebanyak 205 baris Script untuk  pembuatan  metode Dempster  shafer . Jadi  untuk  perbandingan  panjang script lebih banyak script pada  metode Dempster  Shafer yaitu sebanyak 205 baris script
B. Perbandingan Lama Proses kedua metode. Tabel 3 Perbandingan Lama Proses kedua Metode. NO Jumlah Gejala Yang dipilih Lama Proses Metode Dempster Shafer Lama Proses Metode Certainty Factor 1 1 Gejala 0.001 Detik 0.018 Detik 2 2 Gejala 0.002 Detik 0.002 Detik 3 3 Gejala 0.004 Detik 0.004 Detik 4 4 Gejala 0.002 Detik 0.006 Detik 5 5 Gejala 0.021 Detik 0.005 Detik 6 6 Gejala 0.003 Detik 0.007 Detik 7 7 Gejala 0.003 Detik 0.005 Detik 8 8 Gejala 0.023 Detik 0.009 Detik 9 9 Gejala 0.004 Detik 0.006 Detik 10 10Gejala 0.008 Detik 0.006 Detik

## C. Perbandingan Hasil Diagnosis Penyakit

## Tabel 4 Perbandingan hasil diagnosis penyakit
NO Gejala yang di Pilih Metode Dempster Shafer Metode Certainty Factor Hasil Pakar 1
1. Adanya batang yang membusuk berwarna kehitaman dan basah.
2. Hampir seluruh daging buah lembek dan membusuk.
3. Pada  pangkal  batang  yang  membusuk,  kulit  terkelupas  dan  basah berwarna kecoklatan.
4. Tanaman menjadi layu, rebah dan mati.
5. Adanya bercak cokelat berbentu bulat pada daun tua.
Penyakit Antraknosa Penyakit Antraknosa Penyakit Busuk Pangkal Batang 2
1. Adanya bercak memanjang pada bagian tengah buah.
2. Hampir seluruh daging buah lembek dan membusuk.
3. Pada  pangkal  batang  (leher  akar)  ada  miselium  jamur  berwarna  putih seperti bulu – bulu halus.
4. Jaringan pembuluh kayu berwarna cokelat.
5. Tampak bergaris – garis kemerahan.
6. Tanaman layu pada siang hari. Penyakit Busuk Buah Penyakit Busuk Leher Akar Atau Busuk Pangkal Batang Penyakit Busuk Buah 3
1. Adanya bercak memanjang pada bagian tengah buah.
2. Pada kulit buah terlihat bercak coklat.
3. Hampir seluruh daging buah lembek dan membusuk.
4. Tampak bergaris – garis kemerahan.
5. Tanaman  menjadi kerdil, daunnya  layu, dan diikuti kematian tanaman dengan cepat Penyakit Busuk Buah Penyakit Busuk Buah Penyakit Busuk Buah 4
1. Daun tanaman tampak layu.
2. Jaringan pembuluh kayu berwarna cokelat.
3. Bibit yang terserang akan layu dan mati
4. Batang  bibit  muda  kebasah  –  basahan,  mengkerut  dan  akhirnya  akan mati
5. Warna cokelat di pangkal akar dan akar membusuk. Penyakit Rebah Semai Penyakit Rebah Semai Penyakit Rebah Semai 5
1. Jaringan pembuluh kayu berwarna cokelat.
2. Tampak bergaris – garis kemerahan.
3. Cendawan berada di dalam pembuluh kayu dan menyebabkan jaringan tersebut berwarna cokelat.
4. Daun Berwarna kuning dan rontok
5. Pangkal batang bibit yang masih lunak tampak busuk dan mengering Penyakit Layu Bakteri Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Bakteri 6
1. Tanaman layu pada siang hari
2. Adanya bercak cokelat berbentu bulat pada daun tua
3. Bercak daun pada musim hujan akan cepat menyebar keseluruh daun tanaman
4. Bibit yang terserang akan layu dan mati 5. Warna cokelat di pangkal akar dan akar membusuk Penyakit Rebah Semai Penyakit Bercak Daun Penyakit Bercak Daun 7
1. Pada kulit buah terlihat bercak coklat.
2. Hampir seluruh daging buah lembek dan membusuk.
3. Buah terong terlepas dari tangkai pada bagian kelopak.
Penyakit Busuk Buah Penyakit Layu Fusarium Busuk Buah
NO Gejala yang di Pilih Metode Dempster Shafer Metode Certainty Factor Hasil Pakar 4. Pada  pangkal  batang  yang  membusuk,  kulit  terkelupas  dan  basah berwarna kecoklatan.
5. Tanaman menjadi layu, rebah dan mati.
6. Tampak bergaris – garis kemerahan.
8 1. Jaringan pembuluh kayu berwarna cokelat.
2. Tampak bergaris – garis kemerahan.
3. Tulang daun tampak menguning, dimulai dari daun tua
4. Cendawan berada di dalam pembuluh kayu dan menyebabkan jaringan tersebut berwarna cokelat.
5. Tanaman layu pada siang hari Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Fusarium Penyakit Layu Fusarium 9
1. Adanya bercak memanjang pada bagian tengah buah.
2. Pada pangkal batang yang membusuk, kulit terkelupas dan basah berwarna kecoklatan.
3. Tanaman layu pada siang hari
4. Warna cokelat di pangkal akar dan akar membusuk Penyakit Rebah Semai Penyakit Rebah Semai Penyakit Rebah Semai 10 1. Adanya bercak – bercak bulat melekuk ke dalam pada buah, lekukan dapat bersatu menjadi bercak besar tidak teratur.
2. Bercak berwarna cokelat dengan titik hitam yang terdiri dari aservulus jamur.
3. Pada kulit buah terlihat bercak coklat.
4. Hampir seluruh daging buah lembek dan membusuk.
5. Buah terong terlepas dari tangkai pada bagian kelopak.
6. Tulang daun tampak menguning, dimulai dari daun tua
7. Bila batang sudah terserang, seluruh tanaman akan layu Penyakit Busuk Buah Penyakit Busuk Buah Penyakit Busuk Buah Pada  Tabel  4  Perbandingan  hasil  diagnoisi penyakit  dari  metode dempster  shafer,  certainty factor dan  Hasil  dari  pakar.  Didapatkan  hasil metode Dempster  Shafer lebih  baik  dari Certainty Factor karena  hasil  presentase  diagnosis  penyakit yang  sama  dengan  pakar  yaitu  lebih  besar dibandingkan Certainty Factor  dengan  nilai presentase 80%.

## 2. Pengujian Fungsional Sistem

## Tabel 5 Pengujian Fungsional sistem
Akses Fungsi Browser F ir ef ox B row se r U C B row se r G oogl e C hor em A dmi n
Login Admin    Tambah Penyakit    Edit Penyakit    Hapus Penyakit    Tambah Gejala    Edit Gejala    Hapus Gejala    Tambah Solusi    Edit Solusi    Hapus Solusi    Logout    U se r Checklist pada setiap gejala    Klik Proses Diagnosis pada Button Proses    Hasil Diagnosis   
Keterangan :
 : Berhasil ;   X : Tidak Berhasil
Pada  pengujian  tersebut  didapat  seluruh  fungsi sistem  dapat  berjalan  100%  pada  browser Mozila firefox 71.0b11 (32-bit) , Google Chrome
7.0.185.1002 dan UC browser Version 69.0.3497.100 (32-bit).

## 3. Pengujian User
Tabel 6 Pengujian User NO PERTANYAAN JAWABAN
S K S  T S 1 Apakah tampilan menu website sudah menarik dan dalam segi tampilan dan gambar.? 20 2 Apakah menu informasi tanaman terong sudah memberikan beberapa informasi yang jelas tentang website sistem pakar tanaman diagnosis tanaman terong 19 1 3 Apakah navigasi pemilihan gejala berupa “ checkbox ” pada menu konsultasi mudah digunakan? 13 7 4 Apakah  navigasi  tombol  proses  untuk menghasilkan  kesimpulan  penyakit  bisa anda  pahami  dan  informasi  yang  diapat jelas atau tidak.? 18 2
5
Apakah  perpaduan  warna background
dan  warna  tulisan  pada  sistem  terlihat jelas pada  pandangan  mata  anda sehingga mudah dilihat? 14 6
6
Apakah  perpaduan  warna  background dengan warna semua elemen halaman (tombol,menu,garis  236epid  an  ikon) pada  sistem  menurut  anda  sudh  jelas atau tidak.?
16 3 1
7 Apakah  website  sistem  pakar  ini  bisa membantu  anda  untuk  mendiagnosis penyakit pada tanaman terong. 19 1
8 Apakah  menu  kontak  kami  dan  kontak pakar  pada  website  sudah  memberikan informasi  jelas  tentang  pembuat  website dan  pakar  yang  membantu  dalam memberi datanya.
18 2
9 Apakah  alur  informasi  pada  website mudah dipahami.? 17 3 Total 154 25 1
Keterangan : S : Setuju KS : Kurang Setuju
TS : Tidak Setuju
Jumlah Pertanyaan= 9 Jumlah Responden= 20 Faktor Pembagi= 9 x 20  = 180
a. Presentase responden memilih setuju (154 / 180 * 100%) = 85%
b. Presentase responden memilih kurang setuju (25 / 180 x 100% ) = 14%
c. Presentase responden memilih tidak setuju (1 /180 x 100%) = 1%

## 4. Pengujian Pakar
Untuk memudahkan halaman pengujian pakar pada Tabel  7  Pengujian  Pakar  ada  keterangan  pengisian quisoner yaitu : S: Setuju,
KS : Kurang Setuju, dan TS : Tidak Setuju
Tabel 7 Pengujian Pakar NO PERTANYAAN JAWABAN S K S  T S 1 Apakah  tampilan  menu  website  sudah menarik  dan  dalam  segi  tampilan  dan gambar.? 1 2 Apakah  menu  informasi  tanaman  terong sudah  memberikan  beberapa  informasi yang  jelas  tentang  website  sistem  pakar tanaman diagnosis tanaman terong 1 3 Apakah  navigasi  pemilihan  gejala  berupa “ checkbox ”  pada  menu  konsultasi  mudah digunakan? 1 4 Apakah  navigasi  tombol  proses  untuk menghasilkan  kesimpulan  penyakit  bisa anda  pahami  dan  informasi  yang  diapat jelas atau tidak.?
1 5
Apakah  perpaduan  warna background dan warna  tulisan  pada  sistem  terlihat  jelas pada  pandangan  mata  anda  sehingga mudah dilihat? 1 6 Apakah  perpaduan  warna  background dengan warna semua elemen halaman (tombol,menu,garis  tepi  dan  ikon)  pada sistem menurut anda sudh jelas atau tidak.? 1 7 Apakah  website  sistem  pakar  ini  bisa membantu anda untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman terong. 1 8 Apakah  menu  kontak  kami  dan  kontak pakar  pada  website  sudah  memberikan informasi  jelas  tentang  pembuat  website dan pakar  yang membantu dalam memberi datanya. 1 9 Apakah alur informasi pada website mudah dipahami.? 1 10 Apakah  CRUD  dihalaman  admin  mudah digunakan dan dipahami penggunaanya.? 1 Total 7 3
Keterangan: a. Presentase setuju(7/10*100%)= 70%
b. Presentase kurang setuju(/10*100%)= 30%
c. Presentase tidak setuju(0/10*100%)= 0%
5. Pengujian  Metode  Dempster  Shafer  Dan Certainty Factor
Tabel 8 Pengujian hasil error.
No Kasus Perhitungan Sistem Perhitungan manual Perhitungan % Error 1 5 Gejala 0,62314 0,62314 0 % 2 5 Gjeala 0,50719 0,50718 0,00197% 3 6 Gejala 0.43882 0,404447 8,5% 4 8 Gejala 0,54391 0,51259 6,11% Rata - Rata 3,65%
Pada  percobaan  pengujian  metode dempster  shafer dan certainty factor didaparkan hasil pengujian error dari 4  kasus  yang  menghasilkan  nilai  rata  -  rata  error didapatkan presentase 3,65%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan yaitu:
1. Dari  perbandingan  hasil  diagnosis  penyakit  dari kedua  metode  dengan  hasil  diagnosis  dari  pakar, metode  yang  lebih  baik  adalah  metode Dempster- Shafer dengan  nilai presentase  hasil  diagnosis  yang sama dengan pakar 80%
2. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh  pakar didapatkan  70%  pakar  memilih  setuju.  dan  30% pakar memilih kurang setuju.
3. Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  oleh  20  user dari  petani  dapatkan  hasil  85%  user  memilih setuju, 14% user memilih kurang setuju, dan 1% user tidak setuju.
4. Dari  hasil  pengujian  perhitungan  manual  dan perhitungan sistem didapatkan rata - rata error 3,65% perbedaan, tetapi hasil diagnosis penyakitnya antara perhitungan manual dan sistem sama.

## 5.2 Saran
Untuk  pengembangan  aplikasi  website  yang lebih baik, ada beberapa saran yaitu :
1. Aplikasi  untuk  diagnosis  penyakit  tanaman terong  ini  terdiri  dari  7  penyakit  dan  25  gejala sehingga  untuk  kedepannya  sistem  pakar  ini dapat  ditambahkan  lebih  banyak  lagi  jenis penyakit pada tanaman terong.
2. Aplikasi  yang  dibangun  ini  berbasis  web  dan untuk  pengembangan  aplikasi  sistem  pakar selanjutnya  dapat  dirubah  menjadi  sistem  pakar diagnosis  penyakit  tanaman  terong  berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Handayani,  M.,  Taufiq,  T.,  &  Soegiarto,  S. (2017).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tanaman  Semangka  Menggunakan  Metode
Dempster Shafer Berbasis Web. PROGRESIF , 12 (1).
[2] Orisa,  M.,  Santoso,  P.  B.,  &  Setyawati,  O. (2014).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kambing  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Certainty Factor. Jurnal EECCIS , 8 (2), 151-156.
[3] Kurniawan,  H.,  &  Rahmad,  I.  F.  (2012). Perancangan  Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi Penyakit  Pada  Tanaman  Cabe  Dengan  Metode Certainty Factor. CCIT Journal , 5 (2), 186-206.
[4] Maulana,  J.  R.,  Fitriyadi,  F.,  &  Fitriani,  R. (2017).  Sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman  karet  dengan  metode  Dempster- Shafer. JUTISI , 5 (1).
[5] Normawardah ,  N.  (2019).  SISTEM  PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , 3 (1), 219-226.
[6] Kusrini,  Fl  Sigit  Suyantoro  (Ed).  2006.  Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi. Yogyakarta:Andi
[7] Mahmudi, A., Rokhman, M. M., & Prasetio, A. E.  (2016).  RANCANG  BANGUN  SISTEM
PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN
METODE BAYES. Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , 2 (2), 85-90.
[8] Soestasad  Adi.  A,  Sri  Muryanti,  dan  Hendro Sunarjono,  2003,  Budi  Daya  Terung  Lokal  & Terung Jepang, Jak