## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT PADA POHON JATI MENGGUNAKAN METODE

## CERTAINTY FACTOR BERBASIS ANDROID
Agung Tri Laksono Pamungkas Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang agungpamungkas09@gmail.com

## ABSTRAK
Pohon jati merupakan salah satu tanaman yang sangat berguna dan bermanfaat untuk membangun rumah bahkan  perabotan  rumah  seperti  kursi,  meja  dan  lain  -  lain.  Pohon  jati  sendiri  merupakan  pohon  yang  cukup mudah  ditemui  pada  hutan  yang  ada  di  Indonesia.  Hal  itu  tentunya  tidak  terlepas  dari  pohon  yang  memang dibudidayakan  di  Indonesia.  Pohon  jati  ini  menghasilkan  kayu  yang  terkenal  akan  keawetan,  keindahan  dan kekuatannya  yang  memang  boleh  dikatakan  menjadi  nomer  satu  untuk  saat  ini.  Tanaman  yang  dibudidaya khususnya pohon jati ini memiliki hama dan penyakit yang menyerang. Kelangkaan pakar atau orang yang ahli dalam  mendiagnosis  hama  dan  penyakit  serta  biaya  untuk  memanggil  seorang  pakar  yang  cukup  mahal  inilah yang  menjadi  kekhawatiran  pemilik  tanaman  pohon  jati.  Pakar  sendiri  memiliki  arti  seorang  yang  dianggap sebagai sumber terpercaya atas teknik maupun keahlian tertentu yang bakatnya untuk menilai dan memutuskan sesuatu dengan benar.
Pada  penelitian  ini  dibuat  sistem  pakar  menggunakan  metode  Certainty  Factor  yang  memberi  nilai  fakta dan  hipotesis  untuk  menentukan  hasil  solusi  dari  permasalahan  yang  dialami.  Didalam  metode  ini  terdapat perhitungan  nilai  untuk  memberikan  suatu  hasil  serta  metode  Certainty  Factor  merupakan  metode  dari  suatu teori matematika untuk membuktikan berdasarkan nilai kepecayaan dan pemikiran masuk akal yang digunakan untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman pohon jati serta dalam penelitian ini menggunakan Eclipse dalam pembuatan aplikasi sistem pakar berbasis android.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui  simulasi  program  maupun  perhitungan  manual menyatakan bahwa, hasil perhitungan memiliki persentase error sebesar 0%. Hasil pengujian fungsional sistem berjalan sesuai fungsinya. Hasil pengujian user, tingkat keakuratan identifikasi menentukan hama dan penyakit pada  sistem  pakar  berdasarkan  kumpulan  data  –  data  yang  valid  dari  pakar  pohon  jati  yang  diujikan  hingga diketahui  jenis  hama  dan  penyakit  yang  menyerang,  pada  ujicoba  tersebut  lebih  dari  57%  user  dan  pakar. Sedangkan  tahap  pengujian  aplikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  4  smartphone  dengan  versi  2.3 (Gingerbread),  4.3  (Jelly  Bean),  4.4  (Kit  Kat)  dan  5.0  (Lollipop)  semua  fungsi  dari  sistem  berjalan  sesuai dengan yang diinginkan.
Kata Kunci : Sistem pakar, Pohon Jati, Certainty Factor
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pohon  jati  merupakan  salah  satu  tanaman  yang digemari  untuk  pembuatan  rumah  maupun meubel dan  sudah  sejak  lama  dibudidayakan  oleh  salah  satu perusahaan  BUMN  dan  menjadi  komoditi  ekspor. Namun  dalam  perkembangannya  tanaman  pohon  jati sering  terjangkit  penyakit.  Penyakit  yang  berjangkit sangat menimbulkan kerugian besar bagi pembudidaya  tanaman  pohon  jati  disetiap  tahunnya. Beberapa  penyakit  yang  umumnya  terjadi  pada budidaya  tanaman  pohon  jati  yaitu  penyakit  batang Corticium  salmonicolor, penyakit  pucuk  daun Phomopsi  tectonae, penyakit  akar Armilaria  melea, dan  sebagainya . Pembudidaya  pada  umumnya mengandalkan jasa ilmuan tanaman untuk mendiagnosis  penyakit  tanaman  pohon  jati.  Namun jasa konsultasi yang mahal semakin menambah beban pembudidaya  dalam  memenuhi  biaya  operasional.
Untuk  menyiasati  permasalahan  ini  salah  satunya adalah menggunakan sistem pakar untuk mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  pohon  jati untuk  membantu  pembudidaya  mendiagnosis  jenis penyakit  yang  menjangkit  pohon  yang  telah dibudidaya.
Aplikasi  ini  akan  dibuat  untuk  mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  pohon  jati  guna membantu pembudidaya  mengenali  gejala  serta  mendiagnosis hama  dan  penyakit  tanaman  pohon  jati .  Certainty Factor  (CF) merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam pengambilan  keputusan,  mekanisme  pada  sistem pakar  ini  menggunakan  penalaran  maju  ( Forward Chaining )  dengan  menggunakan  aturan  berdasar urutan dan pola tertentu . Certainty Factor (CF ) dapat terjadi  dengan  berbagai  kondisi,  diantara  kondisi yang  terjadi  adalah  terdapat  beberapa rule yang berbeda  dengan  satu  konsekuen  yang  berbeda.
Dengan adanya aplikasi ini nantinya diharapkan dapat digunakan  oleh  banyak  pihak  masyarakat  terutama para  pembudidaya  tanaman  pohon  jati.Sehingga dibutuhkan  suatu  sistem  pakar  yang  menggunakan metode Certainty  Factor  (CF) untuk  menentukan penyakit  yang  bersumber  dari  gejala  –  gejala  yang menyerang. Aplikasi ini akan dibangun menggunakan Eclipse serta SQLite untuk databasenya. Penelitain ini  menghasilkan  sistem  pakar  yang  dilengkapi beberapa  fitur  diantaranya  fitur  galery  untuk  melihat gambar  penyakit  pada  pohon  jati,  fitur  catatan digunakan  untuk  melakukan  catatan  apa  yang  ada dilapangan,  fitur  info  pohon  jati  digunakan  untuk mengetahui  sekilas  info  dari  pohon  jati  serta  fitur diagnosis jenis penyakit yang diderita tanaman pohon jati berdasarkan data gejala ataupun pertanyaan  yang dipilih pengguna dan memberi informasi pencegahan sesuai dengan penyakit yang diderita.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasar latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka penulis akan merumuskan masalah yang akan dibahas sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  suatu aplikasi  sistem pakar  untuk memberikan informasi  penanganan  diagnosis  yang  sesuai dengan  penyakit  yang  ada  pada  tanaman  pohon jati dengan beberapa kriteria dengan pendekatan metode sistem pakar.
2. Bagaimana mengimplementasikan aplikasi sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada tanaman pohon jati berbasis android.
3. Bagaimana menerapkan metode Certainty Factor dalam  merancang  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  pada  tanaman pohon jati.

## 1.3. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan  – batasan masalah itu antara lain :
1. Sistem  yang  dibangun  adalah  sistem  yang digunakan  untuk  melakukan  diagnosis  penyakit secara  umum  pada  tanaman  pohon  jati  dan gejala  – gejala yang didiagnosis hanya berdasar pemeriksaan  fisik  dan  tidak  ada  pemeriksaan penunjang.
2. Sistem pakar ini menggunakan metode Certainty  Factor dengan  tujuan  memberikan informasi yang akurat untuk hama dan penyakit pada tanaman pohon jati tersebut.
3. Sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa Java dan SQLite sebagai database .
4. Aplikasi  ini  masih  belum  bisa sorting nama penyakit  berdasarkan  persentase  dari  gejala yang dipilih oleh pengguna / user .
5. Tanaman  pohon  jati  yang  digunakan  untuk penelitian yaitu berjenis pohon jati biasa. Insect Pest and Deseases of Major Plantation Species . Nair, KSS dan Sumardi.
6. Pengambilan data dilakukan  wawancara dengan pakar  bernama  Nanang  Eko  Cahyono  yang bekerja di Perum Perhutani Unit 2 Surabaya.

## 1.4. Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Mengimplementasikan  sistem  pakar  diagnosis hama  dan  penyakit  pada  tanaman  pohon  kayu jati  ke  dalam  bahasa  pemrograman Java dan SQLite untuk database.
2. Merancang  dan  membangun  suatu  aplikasi sistem  pakar  yang  dapat  memberikan  informasi gejala  atau  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada tanaman  pohon  jati  untuk  pembudidaya  dengan beberapa kriteria.
3. Menerapkan Certainty Factor dalam menentukan  hasil  diagnosis  hama  dan  penyakit pada tanaman pohon jati.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Pohon Jati
Pohon  Jati  merupakan  jenis  pohon  penghasil kayu  yang  bermutu  tinggi.  Pohon  besar,  berbatang lurus,  bisa  tumbuh  hingga  mencapai  tinggi  30-40  m. Daunya  besar,  tetapi  akan  gugur  atau  rontok  di musim  kemarau.  Pohon  Jati  dikenal  dunia  dengan nama teak (bahasa  inggris).  Nama  ilmiah  jati  yaitu Tectona  Grandis  L.F .  Pohon  Jati  bisa  tumbuh  di tempat  dengan  curah  hujan  1 500  – 2 000  mm/tahun serta suhu 27 – 36 °c baik di dataran rendah ataupun dataran  tinggi.  Area  yang  sangat  baik  untuk perkembangan  jati  yaitu  tanah  dengan  ph  4.  5  –  7 serta tidak dibanjiri dengan air. Jati mempunyai daun berupa elips yang lebar serta bisa meraih 30 – 60 cm waktu dewasa. Pohon  Jati  mempunyai  perkembangan  yang lambat  dengan  Germinasi  rendah  (umumnya  kurang dari  50%)  yang  membuat  sistem  propagasi  dengan alami  jadi  sulit  hingga  kurang  untuk  menutupi permintaan  akan  kayu  jati.  Jati  umumnya  diproduksi dengan  konvensional  gunakan  biji.  Walau  demikian produksi  bibit  dengan  jumlah  besar  kurun  waktu spesifik  jadi  terbatas  dikarenakan  ada  susunan  luar biji  yang  keras.  Sebagian  alternatif  sudah  dikerjakan untuk menangani susunan ini layaknya merendam biji didalam  air,  memanaskan  biji  dengan  api  kecil  atau pasir  panas,  dan  memberikan  asam,  basa,  atau bakteri.  Walau  demikian  alternatif  tersebut  tetap belum maksimal untuk membuahkan jati kurun waktu yang  cepat  serta  jumlah  yang  banyak.  (wawancara, Nanang E.C. 4 September 2016)

## 2.2. Certainty Factor
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja  dalam ketidakpastian. Sejumlah teori telah ditemukan untuk menyelesaikan  ketidakpastian,  termasuk  diantaranya probabilitas klasik ( classical probability ), probabilitas Bayes ( Bayesian probability ), teori fuzzy Zadeh  ( Zadeh’s  fuzzy  theory )  dan  faktor  kepastian ( certainty  factor ).  Faktor  kepastian  ( certainty  factor ) diperkenalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan MYCIN  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan. Metode Certainty Factor ini hanya bisa mengolah 2 bobot dalam sekali perhitungan.  Untuk bobot  yang lebih dari 2 banyaknya, untuk melakukan perhitungan tidak  terjadi  masalah  apabila  bobot  yang  dihitung teracak, artinya tidak ada aturan untuk mengkombinasikan bobotnya, karena untuk kombinasi  seperti  apapun  hasilnya  akan  tetap  sama (Kusrini. 2008.).
Basis  pengetauan  terdiri  dari  fakta  dan  aturan. Fakta  didapat  dari  pengetahuan  kepakaran  dibidang penyakit  dalam,  buku-buku  kesehatan,  internet  dan literatur  lain  yang  berkaitan  dengan  penyakit  dalam. Sedangkan aturan yang dipakai dengan memperhatikan  nilai  CF  ( Certainty  Factor) yang diberikan oleh dokter (Kusrini. 2008.). Rumus umum menentukan Certainty Factor terdapat pada persamaan 2.1.
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[H,E] (2.1)
CF[h,e] = faktor kepastian. MB[h,e] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e(antara 0 dan 1) MD[h,e] = ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h, jika diberikan evidence e (antara 0 dan 1). Pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  ini,  ukuran ketidakpercayaan  diabaikan  atau  dianggap  nol.  Nilai CF  diberikan  pada  tiap  gejala  yang  menyertai  suatu penyakit, sehingga didapat banyak nilai CF untuk tiap gejala  (Kusrini.  2008.).  Untuk  menentukan  nilai  CF akhir pada suatu diagnosis maka menggunakan rumus CF paralel terdapat pada persamaan 2.2.
CF[he1,he2] = [he1] + [he2] . (1 – [he1]) (2.2)
CF[he1,he2] = faktor kepastian paralel. [he1] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e pertama. (antara 0 dan 1) [he2] = ukuran kepercayaan terhadap hipotesis h, jika diberikan evidence e (Kusrini.2008).

## 2.3. Mesin Inferensi
Mesin  inferensi  yang  digunakan  dalam  proses ini  adalah Forward chaining (runut  maju).  Runut maju  digunakan  untuk  menentukan  calon  penyakit
yang  diderita  oleh  pasien  berdasarkan  gejala  yang dimasukkan  oleh user .  Dalam  mesin  inferensi  juga terdapat  memori  kerja  yang  berfungsi  menyimpan fakta-fakta yang terjadi selama proses konsultasi yang dilakukan  oleh  pasien.  Setelah  semua  gejala dimasukkan oleh user akan diketahui daftar penyakit yang menjadi calon konklusi. Proses penalaran mesin inferensi  berdasarkan  jawaban user atas  pertanyaan- pertanyaan,  sebagai  contoh  Apakah  mengalami tanaman  layu  ?  Dengan  pilihan  jawaban  Ya  atau Tidak.  Jika  jawaban  Ya, user diminta  memilih keyakinan seperti pada Tabel 1 (Daniel., Virginia, G., 2010).
Tabel 1 Tabel Keyakinan (Daniel., Virginia, G.,
2010.) Keyakinan Nilai Keyakinan dan Ketidakyakinan Tidak Ada 0 – 0,29 Mungkin 0,3 – 0,49 Kemungkinan Besar 0,5 – 0,69 Hampir Pasti 0,7 – 0,89 Pasti 0,9 – 1,0

## 2.4. Android
Android  adalah  sebuah  sistem  operasi  untuk perangkat mobile berbasis  linux  yang  mencakup sistem  operasi, middleware dan  aplikasi.  Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang untuk  menciptakan  aplikasi  mereka.  Awalnya, Google Inc .  membeli  Android Inc .  yang  merupakan pendatang  baru  yang  membuat  piranti  lunak  untuk smartphone .  Kemudian untuk mengembangkan Android,  dibentuklah Open Handset Alliance , konsorsium  dari  34  perusahaan  piranti  keras,  piranti lunak,  dan  telekomunikasi,  termasuk Google ,  HTC, Intel,  Motorola,  Qualcomm,  T-Mobile,  dan  Nvidia (Murtiwiyati.2013).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  merupakan  proses identifikasi dan evaluasi permasalahan yang dibangun sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan.  Oleh  karena itu aplikasi harus memenuhi kebutuhan yaitu aplikasi yang  bisa  digunakan  pada  semua  jenis  android  dan mampu  mengimplementasikan  perhitungan  sesuai metode  yang  dipakai.  Untuk  menghasilkan  sistem pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  pohon  jati, diperlukan  pembuatan  basis  pengetahuan  dan  basis inferensi dengan baik. Mekanisme pada sistem pakar ini menggunakan penalaran maju (Forward Chaining) dengan menggunakan aturan berdasar urutan dan rule tertentu.  Selama  proses  konsultasi  antar  sistem  dan pemakai, mekanisme interfensi menguji segala sesuai
dengan aturan satu demi satu untuk memperoleh nilai kepercayaan.

## 3.2. Hama Dan Penyakit Pohon Jati
Pada penelitian ini  membahas 13 penyakit pada pohon  jati.  Kode  gejala  dan  nama  gejala  pada  setiap penyakit ditunjukkan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2 Daftar Jenis Penyakit Pohon Jati (Nair, KSS
dan Sumardi. 2000.) Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Ulat Jati P002 Uret P003 Tungau Merah P004 Kupu Putih P005 Lalat Putih P006 Layu Busuk – Semai P007 Rayap P008 Oleng – Oleng P009 Penggerek Pucuk P010 Kutu Putih P011 Kumbang Bubuk Basah P012 Layu Bakteri P013 Inger – Inger
Tabel 3 Daftar Gejala Penyakit Pohon Jati (Nair, KSS dan Sumardi. 2000.) Kode Gejala Nama Gejala G001 Musim Hujan Tak Teratur G002 Daun Berlubang G003 Ulat G004 Tanaman Layu G005 Berhenti Tumbuh G006 Mati (Pada Bagian yang Terjangkit) G007 Daun Kuning Pucat G008 Pertumbuhan Bibit Terhambat G009 Bawah Permukaan Daun Terdapat Benang Halus G010 Pucuk Daun Kering G011 Tumbuh Abnormal G012 Kerdil G013 Tanaman Lembab G014 Daun Layu G015 Puncak Musim Kemarau G016 Lokasi Rawan Rayap G017 Kurang Subur G018 Mengering G019 Ujung Batang Mati G020 Cabang Baru G021 Daun Keriting G022 Kulit Batang Coklat Kehitaman G023 Lendir G024 Daun Kering G025 Daun Rontok G026 Batang Layu G027 Batang Kering G028 Batang Mengalami Pembengkakkan
Sistem  pakar  ini  terdiri  dari  sebuah  pohon keputusan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  pada pohon  jati  dan  terdiri  dari  tabel  keputusan  gejala, serta  himpunan  untuk  mengidentifikasi  penyakit. Proses  representasi  pengetahuan  untuk  sistem  pakar ini  diawali  dengan  proses  masuk  ke  dalam  sistem kemudian  sistem  ini  akan  melakukan  identifikasi penyakit  pada  pohon  jati.  Untuk  mengidentifikasi penyakit  pohon  jati  diawali  dengan  memilih  gejala yang  dialami  sesuai  dengan  pengamatan.  Terdapat relasi  antara  gejala  dan  penyakit  pada  pohon  jati beserta  nilai  kepercayaan  pada  penyakit  pohon  jati, seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Relasi Gejala, Penyakit dan Nilai Kepercayaan (wawancara, Nanang E.C. 4 September 2016)
No Penyakit Gejala MB MD 1 P001 G001 0,4 0,3 2 P001 G002 0,6 0,4 3 P001 G003 0,6 0,3 4 P002 G004 0,8 0,6 5 P002 G005 0,6 0,4 6 P002 G006 0,4 0,2 7 P003 G007 0,4 0,3 8 P003 G008 0,6 0,4 9 P003 G009 0,4 0,2 10 P004 G010 0,8 0,4 11 P004 G011 0,4 0,2 12 P005 G004 0,8 0,6 13 P005 G006 0,4 0,2 14 P005 G012 0,4 0,2 15 P006 G013 0,4 0,2 16 P006 G014 0,6 0,3 17 P007 G001 0,4 0,3 18 P007 G015 0,8 0,4 19 P007 G016 0,4 0,2 20 P008 G013 0,4 0,2 21 P008 G017 0,4 0,3 22 P009 G004 0,8 0,6 23 P009 G018 0,4 0,2 24 P009 G019 0,6 0,4 25 P009 G020 0,6 0,4 26 P010 G011 0,4 0,2 27 P010 G021 0,4 0,3 28 P011 G013 0,4 0,2 29 P011 G022 0,8 0,4 30 P011 G023 0,4 0,3 31 P012 G006 0,4 0,2 32 P012 G024 0,8 0,6 33 P012 G025 0,8 0,6 34 P012 G026 0,4 0,2 35 P012 G027 0,4 0,3 36 P013 G013 0,4 0,2 37 P013 G028 0,6 0,3
Berdasarkan  kaidah  produksi  pada  pohon  jati tersebut,  maka  dapat  dibuat  pohon  perhitungan  yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Penyakit Pohon Jati P001 P004 P009 P012 P002 P003 P005 P007 P011 P006 P008 P010 P013 G001 G002 G003 G004 G005 G006 G007 G008 G009 G010 G011 G012 G013 G014 G015 G016 G017 G018 G019 G020 G021 G022 G023 G024 G025 G026 G027 G028 Gejala Penyakit

## Gambar 1 Pohon Keputusan

## 3.3. Perancangan Sistem
Proses  kerja  aplikasi  perhitungan  dengan menggunakan certainty factor dengan cara pengguna aplikasi memilih seputar gejala penyakit yang dialami pada  menu  diagnosis,  kemudian  aplikasi  akan mengolah  data  tersebut  menjadi  kesimpulan  dan solusi  yang  diterima,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.
User
Tampilan Awal Aplikasi Menu Aplikasi Menu Utama : Diagnosa Galery Info Catatan About Melakukan Konsultasi Menu Pengobatan & Solusi

## Selesai
Gambar 2 Diagram Alur Menu
Gambaran  pada  aplikasi  ini  yaitu  pengguna  / user membuka aplikasi. Kemudian user memasukkan data  untuk  dilakukan  diagnosis,  maka  sistem mengelola certtainty factor dan menentukan kriteria. Sistem  mengelola certainty  factor dengan  cara mengambil  database  yang  tersedia  dengan  kriteria seperti  gejala  penyakit  pada  pohon  jati  yang disediakan.

## 3.4. Flowchart Certainty Factor
Pada  tahap  ini,  perhitungan  nilai  metode certainty  factor, akan  menghitung  nilai  probabilitas kerusakan  sesuai  dengan  gejala  yang  dipilih,  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Start Jumlah Gejala = 1 & Sebab = 1 Nilai MB Nilai MD CF = MB - MD Y Jumlah Gejala = 1 & Sebab > 1 Jumlah Gejala > 1 & Sebab = 1 Jumlah Gejala > 1 & Sebab > 1 CF = MB – MD
CFn = MBn - MDn MB = MB1 + MB2 *
(1-MB1) MD = MD1 + MD2 * (1-MD1) CF = MB - MD CF1 = MB1 – MD1 CFn = MBn – MDn Hasil End Y Y Y T T T T

## Gambar 3 Flowchart Certainty Factor

## 3.5. Flowchart Sistem
Pada tahap ini, aplikasi Sistem Pakar  Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Pohon  Jati  akan  menunjukkan diagram alir prosedur sistem, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Start Tampilan Awal Menu Awal Diagnosa Input Gejala Proses Daignosa Hasil Diagnosa T End Y Gambar 4 Flowchart Sistem

## 3.6. Data Flow Diagram
Pada tahap ini, aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Pohon  Jati  akan  menunjukkan data  flow  diagram (DFD)  yang  menggambarkan proses  yang  berjalan  pada  sistem  pakar  ini,  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Sistem Pakar Hama dan Penyakit Pohon Jati 0 User Gejala Penyakit Pohon Jati Hasil Diagnosa Informasi Gambar 5 DFD Level 0
DFD  Level  0  tersebut  menggambarkan  bahwa hanya  ada  satu user yang  bisa  mengakses  sistem. Sistem pakar ini memiliki beberapa proses didalamnya  yang  dapat  dilihat  pada data  flow diagram level  1,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gejala Pohon Jati 1 Hasil Diagnosis 2 Informasi Pohon Jati 3 User Penyakit Pohon Jati Pemeriksaan Berdasarkan Gejala yang Diderita Hasil Pemeriksaan Data Gejala dan Penyakit Pohon Jati Informasi Gejala Penyakit Pohon Jati Hasil Diagnosa

## Gambar 6  DFD Level 1
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Utama Andorid
Halaman  utama  ini  merupakan  tampilan  awal ketika user mengunjungi  aplikasi  sistem  pakar diagnosis  hama  dan  penyakit  pada  pohon  jati.  Menu yang  ada  pada  aplikasi  ini  seperti  Diagnosis,  Galery, Catatan,  Info,  Tentang  Kami.  Dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Utama
4.2. Halaman Diagnosis
Pada  menu  diagnosis user diharuskan  memilih gejala penytakit seperti ditunjukkan pada Gambar 8 .
Gambar 8 Menu Pilih Gejala
Kemudian  pengguna  akan  dihadapkan  dengan menu  penyakit  beserta  persentase  pemilihan  gejala, seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9 Menu Penyakit
Setelah  memilih user akan  dihadapkan  pada menu hasil, seperti ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Menu Hasil

## 4.3. Pengujian Menu Aplikasi
Pengujian  tampilan  menu  dilakukan  untuk evaluasi  android  sistem  pakar  diagnosis  hama  dan penyakit  pada  pohon  jati  yang  diterapkan  pada beberapa  versi  android,  seperti  ditunjukkan  pada Tabel 5.

## Tabel 5  Hasil Pengujian
No Fungsi yang Diuji Android Versi 2.3 4.1 4.4 5.1 1 Menampilkan halaman utama √
√ √ √ 2 Menampilkan halaman Diagnosis √ √ √ √ 3 Menampilkan halaman catatan √ √ √
√ 4 Menampilkan halaman info √ √ √ √ 5 Menampilkan halaman tentang kami √ √ √ √
Keterangan :
 = Sukses X  = Gagal
Berdasarkan  pengujian  pada  Tabel  5  diatas, menunjukkan  bahwa  pengujian  berhasil.  Pengujian dilanjutkan  pada  resolusi  layar  pada device yang berbeda, seperti ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6  Hasil Pengujian Resolusi Layar
Resolusi Layar Portrait Landscape 3,7” (480 x 800) √ - 4” (480 x 800) √ - 4,5” (480 x 800) √ - 7” (480 x 854) √ -
Keterangan :
√= Sukses
X= Gagal
Berdasarkan  pengujian  pada  Tabel  6  diatas, menunjukkan  bahwa  pengujian  resolusi  layar berhasil.  Pengujian  dilanjutkan  pada  validasi  pakar, seperti ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7  Hasil Validasi Pakar Kasus Diagnosis Pakar Diagnosis Android Hasil G001,G002, G003 P001 P001 Match G004 G005, G006 P002 P002 Match G007 G008, G009 P003 P003 Match G010, G011 P004 P004 Match G004 G012, G006 P005 P005 Match G013, G014 P006 P006 Match G001 G015, G016 P007 P007 Match G013, G017 P008 P008 Match G004,G018, G019,G020 P009 P009 Match G011, G021 P010 P010 Match G013,G022, G023 P011 P011 Match G024,G025, G026,G027, G006 P012 P012 Match G028, G013 P013 P013 Match Keterangan : Match = Sama Didn’t Match = Tidak Sama
Hasil  pengujian  diagnosis  android  dengan diagnosis pakar bahwa kesamaan pada sistem android dengan pakar mencapai 100%.

## 4.4. Pengujian  Perhitungan  Metode  Certainty Factor
Contoh  perhitungan  metode  secara  manual  dan perhitungan metode dengan aplikasi, seperti ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8 Pengujian Perhitungan Manual dan Aplikasi
No Nama Penyakit Analisis Manual Analisis Sistem Hasil 1 Kutu Putih 0,24 0,24 T 2 Kupu Putih 0,36 0,36 T 3 Oleng – Oleng 0,24 0,24 T 4 Ulat Jati 0,41 0,41 T 5 Uret 0,3536 0,3536 T 6 Tungau Meah 0,3431 0,3431 T 7 Lalat Putih 0,3536 0,3536 T 8 Layu Busuk 0,4 0,4 T 9 Penggerek Pucuk 0,357 0,357 T 10 Inger – Inger 0,4 0,4 T Keterangan : T= Sama F= Tidak Sama
Berdasarkan perhitungan manual dan sistem diatas, maka diperoleh :
Hasil pengujian
menunjukkan
bahwa
perhitungan  aplikasi  dan  manual  100%  sama. Berdasarkan Tabel 8, menunjukkan bahwa perhitungan  sistem  dan  manual  memiliki  persentase error sebesar  0%.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini mendapatkan  hasil  dari  pemilihan  beberapa  gejala oleh user mendapat  kalkulasi  perhitungan  pada penyakit kupu putih sebesar 0,24 dengan menggunakan certainty factor sedangkan menggunakan perhitungan manualnya mendapat nilai sebagai berikut.
Kutu Putih :
Tumbuh Abnormal : MB = 0,4 ; MD = 0,2 Daun Keriting : MB = 0,4 ; MD = 0,3 MB1 - MD1 = 0,4 - 0,2 = 0,2 MB2 - MD2 = 0,4 - 0,3 = 0,1 CF [he1,he2] = 0,2 + 0,1 x (1-0,2) = 0,3 x 0,8 = 0,24
Berdasarkan  perhitungan  manual,  hasil  yang diperoleh  adalah  0,24.  Dengan  nilai error terhadap penyakit kupu putih sebesar 0%. Kalkulasi perhitungan  pada  penyakit  kupu  putih  sebesar  0,36 dengan  menggunakan certainty  factor sedangkan menggunakan perhitungan manualnya mendapat nilai sebagai berikut. Kupu Putih :
Pucuk Daun Kering : MB = 0,8 ; MD = 0,4 Tumbuh Abnormal : MB = 0,4 ; MD = 0,2
MB1 - MD1 = 0,8 - 0,4 = 0,4
MB2 - MD2 = 0,4 - 0,2 = 0,2 CF [he1,he2] = 0,4 + 0,2 x (1-0,4) = 0,6 x 0,6 = 0,36
Berdasarkan  perhitungan  manual,  hasil  yang diperoleh  adalah  0,36.  Dengan  nilai error terhadap penyakit kupu putih sebesar 0%.

## 5.
PENUTUP 5.1. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan setelah melakukan perancangan sistema pakar menggunakan metode certainty factor antara lain yaitu :
1. Sistem pakar ini dapat mendiagnosis pada pohon jati berdasarkan  gejala  yang  dipilih  pada  menu  gejala penyakit.
2. Sistem  pakar  ini  menggunakan  metode certainty factor dari perhitungan manual sehingga memberikan persentase nilai kepastian.
3. Pada  pengujian  aplikasi  dengan  menggunakan  4 sistem  operasi  yang  berbeda,  mulai  tampilan  dan fungsi dapat berjalan pada ginggerbread, Jelly Bean, Kitkat, Lollipop .
4. Pada pengujian resolusi layar sistem tampilan hanya pada potrait .

## 5.2. Saran
Dari  pembuatan  aplikasi  ini  penulis  memberikan saran yaitu :
1. Penambahan  fitur  media  sosial  untuk sharing masalah  gejala  penyakit  pada  pohon  jati  beserta solusinya.
2. Dapat melakukan proses diagnosis secara online agar semua user dapat  melakukan  diagnosis  secara efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Daniel.,  Virginia,  G.,  2010.    Implementasi Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Dengan  Gejala  Demam  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,    Jurnal  Informatika  Volume  6 Nomor  1,  April  2010,  Universitas  Kristen  Duta Wacana, Yogyakarta.
[2] Kusrini.,2008. Aplikasi Sistem Pakar Menentukan Faktor Kepastian Pengguna Dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan, Madiun.
[3] Murtiwiyati.,2013.  Rancang  Bangun  Aplikasi Pembelajaran  Budaya  Indonesia  Untuk  Anak Sekolah  Dasar  Berbasis  Android,  Jurnal  Ilmiah KOMPUTASI, Volume 12 Nomor : 2 Desember 2013, Universitas Gunadarma.