## RANCANG BANGUNAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN BAWANG MERAH DAN CABAI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Ketut Widya Kayohana 1 , Muhamad Wisnu Alfiansyah 2 , M Rizki 3
1,3 Jurusan ILMU KOMPUTER, Fakultas TEKNIK, Universitas Bumigora
2 Jurusan TEKNOLOGI INFORMASI, Fakultas TEKNIK, Universitas Bumigora Jl. Ismail Marzuki No.22, Cilinaya, Cakranegara, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat. 83127. ketut.widya@universitasbumigora.ac.id

## ABSTRAK
Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai  merupakan  komoditas  strategis  di  Indonesia.  Dalam  usaha  untuk mengembangkan  komoditas  ini,  terdapat  masalah  serius  yang  dihadapi  oleh  para  petani.  Tanaman  ini  rentan terhadap serangan penyakit dan hama,  yang dapat menyebabkan kerugian ekonomi yang signifikan bagi petani dan produsen. Sistem pakar adalah suatu bidang dalam kecerdasan buatan (AI). Dalam konteks ini, sistem pakar diagnosa penyakit dan hama tanaman bawang merah dan cabai akan dirancang untuk  membantu petani dan ahli pertanian dalam mengidentifikasi dan mendiagnosis penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan  cabai.  Adapun  metode  penelitian  yang  akan  digunakan  yaitu  menggunakan  metode  Waterfall.  Adapun algoritma yang digunakan untuk melakukan diagnosa dan rekomendasi menggunakan Certainty Factor. Metode ini menggunakan perhitungan berdasarkan kemiripan yang dibagi dengan bobot yang telah ditentukan. Sistem ini menggunakan  pengetahuan  ahli  dalam  bidang  tertentu  dan  menggunakan  aturan-aturan  berbasis  pengetahuan untuk memberikan diagnosis atau saran kepada pengguna. Untuk pembangunan website, peneliti menggunakan CodeIgniter dan mysql sebagai database. Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem ini berhasil mengidentifikasi setiap  penyakit  yang  menyerang  dengan  kriteria  1  dan  0.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  pakar  ini  dapat membantu para petani dalam mengidentifikasi penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan cabai.
Kata kunci : Sistem Pakar, AI, Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  komoditas  umum  di indonesia.  Bawang  merah  bisa  digunakan  untuk berbagai  keperluan  seperti  bumbu  masakan,  obat- obatan  dan  industri.  Didalam  untuk  memenuhi kebutuhan. Kementrian pertanian mendorong pertumubuhan  sektor  pertanian  pada  areal  budidaya, area  panen  pada  tanaman  bawang  merah  [1].  Secara umum  cabai  dan  bawang  merah  merupakan  produk yang banyak dimanfaatkan oleh masyarakat, sehingga tidak  jarang  produk  tersebut  mengalami  kelangkaan karena berbagai hal, termasuk risiko kegagalan pangan akibat  serangan  serangga  [2].  Petani  menggunakan pestisida  sintetik  untuk  mengendalikan  hama  karena dianggap  efektif  dalam  mengendalikan  hama  tetapi tidak  ramah  lingkungan  dan  dapat  menyebabkan resistensi  dan  munculnya  kembali  hama  [3]. Penggunaan pola tanam tumpang sari cabai merah dan bawang  merah  dapat  meningkatkan  keanekaragaman serangga  sehingga  mengurangi  kerusakan  pada tanaman  sedangkan  acetogenin  dan  flavonol  pada bawang merah bersifat racun dan dapat menghilangkan hama pengganggu tanaman cabai dan warna merah [4].
Penyakit  dan  hama  dapat  merusak  tanaman bawang  merah  dan  cabai.  Serangga  yang  biasa menyerang  bawang  merah  dan  cabai  antara  lain  ulat bulu,  kutu  daun,  thrips,  dan  lalat  putih.  Saat  ini
penyakit  yang  paling  banyak  menyerang  adalah  layu fusarium,  busuk  kepala,  embun  tepung,  dan antraknosa.  Untuk  memerangi  penyakit  ini,  metode profesional digunakan untuk mengidentifikasi penyakit dan hama bawang merah dan cabai [5].
Teknologi  informasi  seperti  Sistem  pakar  dapat memeberikan  solusi  bagi  peternak  dalam  menangani penyakit kambing secara dini. Sistem pakar adalah alat komputer  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  berdasarkan  pendapat  ahli.  Ahli  yang dimaksud  di  sini  adalah  mereka  yang  memiliki keahlian  khusus  yang  memungkinkan  mereka menyelesaikan  masalah  yang orang biasa tidak dapat selesaikan [6]. Pada dasarnya, sistem pakar digunakan untuk mendukung proses pemecahan masalah. Mereka juga  dapat  berfungsi  sebagai  asisten  cerdas  bagi seorang  pakar,  dan  mereka  harus  mampu  beroperasi dalam  situasi  yang  tidak  pasti.  Ketika  memecahkan masalah, orang sering menemukan jawaban yang tidak pasti [7].
Didalam  mengidentifikasi  penyakit  dan  hama tanaman  secara  manual  merupakan  tugas  yang  rumit dan  membutuhkan  pengetahuan  yang  mendalam tentang  berbagai  gejala  dan  karakteristik  yang berbeda.  Para  petani  sering  kali  mengalami  kesulitan untuk mengidentifikasi jenis hama atau penyakit yang menyerang  tanaman  mereka,  yang  mengakibatkan keterlambatan  dalam  melakukan  pencegahan  atau
pengobatan yang tepat. Oleh karena itu, pengembangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  dan hama  Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai  menjadi sangat penting.
Dalam  konteks  ini,  akan  dikembangkan  sistem pakar  deteksi  penyakit  dan  hama  tanaman  bawang merah  dan  cabai  untuk  membantu  petani  dan  ahli pertanian  dalam  mengidentifikasi  dan  mendiagnosis penyakit yang menyerang tanaman Bawang Merah dan Cabai.  Proses  ini  akan  didasarkan  pada  pengetahuan yang  luas  mengenai  gejala,  identifikasi  dan  metode pencegahan atau pengobatan yang tepat terkait dengan penyakit dan hama umum.
Dengan menggunakan sistem ini, petani dan ahli pertanian akan dapat mengakses informasi yang akurat dan  terkini  tentang  penyakit  dan  hama  tanaman bawang merah dan cabai. Mereka dapat mengidentifikasi  masalah  yang  ada  pada  tanaman mereka  dengan  lebih  cepat  dan  mengambil  tindakan yang  tepat  untuk  mengendalikan  atau  mengobati infestasi  hama  atau  penyakit  tersebut.  Selain  itu, sistem ini juga dapat menjadi alat pembelajaran yang berharga  bagi  petani  dan  ahli  pertanian  yang  ingin meningkatkan  pengetahuan  mereka  tentang  penyakit dan hama tanaman bawang merah dan cabai. Dengan menggunakan  sistem  ini  secara  konsisten,  mereka dapat  memperoleh  wawasan  baru  dan  meningkatkan kemampuan  mereka  dalam  menghadapi  tantangan yang terkait dengan kesehatan tanaman.
Dalam  rangka  pengembangan  proyek  ini,  akan melibatkan kolaborasi antara ahli pertanian,  ilmuwan komputer, dan pengembang perangkat lunak. Pengetahuan  yang  luas  tentang  penyakit  dan  hama tanaman  bawang  merah  dan  cabai  akan  digabungkan dengan  keahlian  dalam  pengembangan  sistem  pakar untuk  menciptakan  solusi  yang  efektif  dan  mudah digunakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Salah satu cabang kecerdasan buatan (AI) adalah sistem  pakar.  Sistem  ialah  sistem  yang  belajar memecahkan  masalah  dan  mengambil  keputusan dengan  menggunakan  pemikiran,  pendapat  ahli,  dan kesimpulan  dari  berbagai  informasi  [8].  Bagaimana pengetahuan  seorang  pakar  diterjemahkan  ke  dalam komputer  dan  diubah  menjadi  kesimpulan  atau keputusan  adalah  dasar  sistem  pakar.  Dengan menggunakan  sistem  ini,  orang  yang  tidak  memiliki pengetahuan atau keahlian khusus dapat memberikan jawaban,  menyelesaikan  masalah,  dan  membuat keputusan  yang  biasanya  dibuat  oleh  seorang  pakar [9].  System  pakar  dalam  komputer  yang  selalu digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah tersebut. menggabungkan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference  rules) dengan  basis  pengatuhan  tertentu yang  di  dilakukan  oleh  satu  atau  lebih  pakar  dalam bidang.  kombinasi  dari  kedua  hal  ini  diimpan  dalam komputer, yang dilanjutkan dalam proses pengambilan
keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut. Sistem  pakar  memiliki  berbagai  manfaat  yang signifikan,  salah  satunya  adalah  kemampuannya dalam mengoperasikan informasi yang tidak pasti atau tidak  lengkap  [7].  Pengguna  memiliki  kemampuan untuk  memberikan  tanggapan  dalam  bentuk  "tidak tahu"  atau  "tidak  yakin"  terhadap  satu  atau  lebih pertanyaan  yang  diajukan  selama  proses  konsultasi, dan  meskipun  demikian,  pakar  sistem  akan  tetap memberikan jawaban yang relevan. Selain itu, sistem pakar  dapat  berfungsi  sebagai  sarana  pendukung dalam kegiatan pelatihan [6]. Pengguna yang memiliki tingkat  keahlian  awal  dalam  menggunakan  sistem pakar  akan  mengalami  peningkatan  pengalaman pemanfaatanfasilitas  penjelas  yang  berperan  sebagai pendamping pembelajaran [10].

## 2.2. Certainty Factor
Faktor  kepastian  adalah  suatu  metode  yang mendefinisikan  kepastian  tertentu  tentang  fakta  atau aturan  untuk  menjelaskan  keyakinan  seorang  ahli terhadap  suatu  masalah  tertentu.  Sistem  pakar  telah menggunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi penyebaran Covid-19 dengan hasil yang baik.  Selain  itu,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Mata  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier”  dapat mendiagnosis  pendapat  ahli  dengan  akurasi  83%. Sementara itu, metode “koefisien determinasi” untuk menentukan  kepastian  seseorang  terkena  gejala  virus corona dapat memberikan tingkat kepercayaan sebesar 86%  dengan  menggunakan  metrik  yang  dihitung berdasarkan  nilai  CF  yang  dikonsultasikan  oleh pengguna  [11].  Sistem  pakar  diagnosa  hama  dan penyakit  semangka  menggunakan  metode  faktor keamanan  dan    akurasi  80%  [12].  CF  menggunakan nilai untuk mengukur tingkat kepercayaan profesional terhadap  nilai  [13].  Metode  ini  menggunakan perhitungan  berbasis  kesamaan  dari  distribusi  bobot yang telah ditentukan [14]. Metode CF menunjukkan pengukuran kebenaran tentang  fakta atau hukum. CF adalah sistem layanan kesehatan yang disediakan oleh MYCIN  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  skor kepercayaan diri [15].
Rumus dasar CF yaitu:
CF(h, e) = MB(h, e) − MD(H, E)
(1) Keterangan:
CF (h, e)  :   Faktor kepastian dalam hipotesis h yang dipengaruhi oleh evidence e
MB (h, e)  :    Measure  of  believe  merupakan  ukuran kepercayan  dari  hipotesa  h  yang dipengaruhi oleh evidence e
MD (h, e) :   Measure  of  disbelieve  merupakan ukuran ketidak percayaan dari  hipotesa h yang dipengaruhi oleh evidence e
h :   Hipotesa atau kesimpulan yang dihasilkan bernilai antara 0 sampai 1 e :   Evidence atau fakta (gejala)

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  proyek  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit dan hama Tanaman Bawang Merah dan Cabai, metode yang akan digunakan ialah Metode Waterfall . Dimana metode penelitian  ini melibatkan serangkaian tahapan pengembangan yang berurutan dan linier: a. Analisis Kebutuhan Identifikasi kebutuhan pengguna didalam identifikasikan lebih menekan dalam mengindetifikasi  penyakit  oleh  pakar  baik  itu kerusakan  dan  serangan  hama,  pemahaman masalah,  dan  tujuan  proyek  digunakan  untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan penyekit pada tamanan bawang dan cabai.
b. Perancangan Sistem Desain  struktur  dan  arsitektur  sistem,  basis pengetahuan,  aturan-aturan  berbasis  pengetahuan, serta  antarmuka  pengguna.  perancangan  sistem pakar penyakit dan hama bawang merah dan cabai menggunakan  metode  certany  factor  dimana terdapat bagian-bagian atau menu menu
c. Implementasi Implementasikan  desain  yang  telah  dirancang dalam  bahasa  pemrograman  yang  sesuai  terdapat beberapa  menu dan tol bar  yang digunakan untuk mengklasifikasikan  penyakit  dan  kerusakan  pada tumbuhan bawang dan cabai,  beberapa klasifikasi tersebut  nantinya  akan  memberikan  dan  merujuk kedalam  sebuah  penyakit,  hal  ini  membuat  pakar dapat  mengkategorikan  penyakit  berdasarkan beberapa klasifikasi.
Gambar 1. Alur Penelitian
d. Pengujian
Lakukan pengujian menyeluruh untuk memastikan keakuratan dimana memperhatikan setiap klasifikasi  dari  penyakit  kemudian  apakah klasifikasi  tersebut  mengerah  kedalam  sebuah penyakit,  kehandalan  memperhatikan  kehandalan didalam  mendeteksi  sebuah  penyakit  dengan
beberapa  klasifikasi,  dan  kinerja  sistem  dimana apakah  setiap  menu  dan  tolbar  dapat  berfungsi kemudian  pemilihan  klasifikasi  dapat  merujuk kedalam  sebuah  penyakit  dan  untuk  mengetahui apa terdapat eror dalam menentukan penyakit yang dialami tumbuhan.
e. Deploy dan Evaluasi Terapkan  sistem  pakar  pada  lingkungan  yang sesuai dan evaluasi kinerjanya dimana memperhatikan  tingkat  keakuratan,  kehandalan, dan  kinerja  sistem  didalam  menetukan  penyakit berdasarkan  beberapa  klasifikasi  yang  sudah  di tentukan,  Pemeliharaan:  Lakukan  perbaikan  dan pemeliharaan sistem setelah diterapkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Kebutuhan
Didalam  penanaman  bawang  dan  cabai  masih bersifat  tradiosonal,  dan  didalam  panen  banyak bawang  dan  cabai  yang  rusak,  sehingga  diperlukan sistem  pakar  dalam  mendeteksi  hama  dan  kerusakan bawang dan cabai. Diman Sistem ini bertujuan untuk mendorong  petani  dan  ahli  pertanian  dalam mengidentifikasi  jenis  penyakit  dan  hama  yang menyerang tanaman bawang merah dan cabai dengan akurasi  yang  tinggi.  Dengan  menggunakan  basis pengetahuan  yang  luas,  sistem  akan  memberikan diagnosis yang tepat berdasarkan gejala yang diamati pada  tanaman.  Ruang  lingkup  proyek  Sistem  Pakar mendiagnosa  Penyakit  dan  hama  Tanaman  Bawang Merah dan Cabai meliputi:
a. Pengumpulan  data  dan  pengetahuan:  Selama proses  pengembangan  sistem,  data  dan  informasi yang  relevan  tentang  penyakit  dan  hama  yang merusak  tanaman  bawang  merah  dan  cabai  akan dikumpulkan.  Informasi  ini  akan  digunakan sebagai basis pengetahuan untuk sistem pakar.
b. Pengembangan basis pengetahuan: Basis pengetahuan  akan  dikembangkan  berdasarkan gejala, karakteristik, dan tindakan pencegahan atau pengobatan yang tepat terkait dengan penyakit dan hama  yang  umum  terjadi  pada  tanaman  bawang merah dan cabai. Aturan-aturan berbasis pengetahuan  akan  ditetapkan  untuk  mendukung proses diagnosis dan rekomendasi.
c. Pengembangan  antarmuka  pengguna:  Sistem  ini akan  memiliki  antarmuka  pengguna  yang  intuitif dan  mudah  digunakan.  Dengan  antarmuka  ini, petani  dan  ahli  pertanian  dapat  mengidentifikasi gejala tanaman, membuat diagnosis, dan mendapatkan solusi atau saran yang sesuai.
d. Pengujian  dan  validasi:  Sebelum  sistem  dapat diimplementasikan  secara  luas,  akan  dilakukan pengujian dan validasi untuk memastikan keakuratan dan kinerja sistem. Hal yang dilakukan ketika  pengujian  yaitu  dengan  membandingkan hasil  diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  yang dilakukan oleh ahli pertanian sebagai pembanding.
e. Membantu  identifikasi  dan  diagnosis:  Sistem  ini bertujuan  untuk  mendorong  petani  dan  ahli
pertanian  untuk  mengidentifikasi  jenis  penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan  cabai  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Dengan menggunakan basis pengetahuan yang luas, sistem akan memberikan diagnosis yang tepat berdasarkan gejala yang diamati pada tanaman.
f. Memberikan solusi dan rekomendasi: Sistem pakar ini akan memberikan solusi dan rekomendasi tepat dalam  mengendalikan  penyakit  dan  hama  yang teridentifikasi.  Petani  dan  ahli  pertanian  akan diberikan  informasi  terkait  cara  pencegahan  yang bisa diambil untuk mencegah serangan lebih lanjut, serta  tindakan  pengobatan  yang  efektif  untuk mengobati tanaman yang terinfeksi.
g. Meningkatkan  efisiensi  pertanian:  Sistem  ini memungkinkan  petani  dan  ahli  pertanian  untuk mengatasi  penyakit  dan  hama  dengan  cepat  dan tepat.  Ini  akan  meningkatkan  efisiensi  budidaya bawang  merah  dan  cabai,  mengurangi  kerugian karena  penyakit  dan  serangan  hama,  dan meningkatkan  produktivitas  pertanian  secara keseluruhan.
h. Pendidikan  dan  pelatihan:  Sistem  ini  juga berfungsi  sebagai  alat  pembelajaran  bagi  petani dan  ahli  pertanian.  Mereka  dapat  meningkatkan pengetahuan  mereka  tentang  penyakit  dan  hama tanaman  bawang  merah  dan  cabai  melalui penggunaan sistem ini secara konsisten. Informasi yang  diberikan  oleh  sistem  dapat  memberikan wawasan  baru  dan  memperluas  pemahaman mereka tentang praktik pengendalian dan pengobatan yang efektif.

## 4.2. Perancangan Sistem
Didalam perancangan sistem pakar penyakit dan hama bawang merah dan cabai menggunakan metode certany  factor  dimana  terdapat  bagian-bagian  atau menu  menu  yang  terdiri  dari:  halaman  anatar  muka pengguna,  Antarmuka  Halaman  Login,  Antarmuka Halaman  Beranda,  Antarmuka  Halaman  Hama  dan Penyaki,  Antarmuka  Halaman  Gejala,  Antarmuka Halaman Basis Pengetahuan.

## 4.3. Implementasi
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  dan  hama Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai  dapat  memiliki beberapa  fitur  dan  komponen  penting.  Berikut  ini adalah  beberapa  fitur  dan  sistem  yang  mungkin  ada dalam proyek ini.
Gambar 2. Antarmuka Halaman Penyakit dan hama
Gambar 3. Antarmuka Halaman Gejala
Gambar 4. Antarmuka Halaman Daftar Penyakit dan hama
Gambar 5. Antarmuka Halaman Basis Pengetahuan

## 4.4. Pengujian
Pengujian  sistem  menggunakan  Rumus  Sistem pakar  atau  Metode  Perhitungan  untuk  mengetahui Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Bawang dan Cabai Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  dan  hama Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai,  rumus-rumus matematis  tidak  digunakan  secara  langsung. Namun, metode dan aturan-aturan berbasis pengetahuan  yang ada dalam sistem dapat mencakup logika, pemrosesan data, dan algoritma yang digunakan untuk memberikan  diagnosa  dan  rekomendasi.  Dimana metode  yang  digunakan  yaitu  Certainty  Factor,  CF menggunakan suatu nilai untuk mengambil kepercayaan  profesional  terhadap  level  suatu  nilai. Metode  ini  menggunakan  perhitungan  berdasarkan kemiripan dibagi bobot yang telah ditentukan. Sistem CF menunjukkan pengukuran kebenaran tentang fakta atau  hukum.  CF  adalah  sistem  perawatan  kesehatan yang ditawarkan oleh MYCIN yang digunakan untuk menunjukkan tingkat kepercayaan.
Pilihan  teknik  dan  metode  spesifik  yang digunakan dalam Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan hama  Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai  akan tergantung pada desain dan implementasi sistem yang dilakukan  oleh  tim  pengembang.  Selain  itu,  aturan- aturan  berbasis  pengetahuan  yang  diterapkan  dalam sistem  akan  memainkan  peran  penting  dalam memberikan diagnosa dan rekomendasi yang akurat.
Rumus Certainty factor adalah sebagai berikut:
(2) Pada  program  yang  dibuat  penulis  adalah menggunakan rumus pertama. Tabel 1. Nama Penyakit dan Hama serta Gejalanya No Id Penyakit Nama Penyakit Gejala 1 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Rambut akar sedikit 2 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Akar lebih sedikit 3 P025 Ulat Bawang (Onion caterpillar, Beet armyworm) Pangkal batang menunjukkan bekas gigitan ulat 4 P025 Ulat Bawang (Onion caterpillar, Beet armyworm) Batang rusak dan berceceran 5 P027 Ulat Tanah (Cut Worm) Pangkal batang menunjukkan bekas gigitan ulat 6 P027 Ulat Tanah (Cut Worm) Batang rebah 7 P027 Ulat Tanah (Cut Worm) Batang rusak dan berceceran 8 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Tanaman kerdil 9 P019 Penyakit otomatis, Antraknose (Antrachnose) Tanaman mati mendadak 10 P022 Penyakit Buluk Penicillium (Blue Mold) Tanaman menimbulkan bau busuk yang menyengat 11 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Tanaman lebih kaku 12 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Tanaman menguning 13 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Umbi membusuk 14 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Jaringan umbi mengering 15 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Umbi berkerut 16 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Bagian umbi dalam tampak pucat dan kering 17 P022 Penyakit Buluk Penicillium (Blue Mold) Lapisan umbi terdapat bercak merah keunguan 18 P022 Penyakit Buluk Penicillium (Blue Mold) Lapisan umbi tampak basah 19 P023 Virus Kerdil Kuning, Virus Mosaik (Onion Yellow Dwarf Virus) Umbi berukuran kecil 20 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Terdapat puru berbentuk bulat pada akar 21 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Akar lebih pendek 22 P026 Hama Putih atau Trips (Thrips) Umbi berukuran kecil 23 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Daun terdapat bercak melekuk 24 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Bercak daun berwarna putih atau kelabu 25 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Bercak daun memebentuk zona berwarna ungu jika sud 26 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Ujung daun terdapat bercak hijau pucat 27 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Terdapat miselium dan spora pada bercak daun 28 P018 Penyakit Bercak daun Cercospora (Cercospora leaf Spot) Bercak daun bulat dan memanjang 29 P018 Penyakit Bercak daun Cercospora (Cercospora leaf Spot) Bercak daun berwarna coklat dengan tepi menguning 30 P018 Penyakit Bercak daun Cercospora (Cercospora leaf Spot) jaringan pada bercak daun mati 31 P019 Penyakit otomatis, Antraknose (Antrachnose) Bercak daun berwarna putih 32 P019 Penyakit otomatis, Antraknose (Antrachnose) Pangkal daun mengecil 33 P021 Mati pucuk Ujung daun busuk kebasah-basahan 34 P021 Mati pucuk Ujung daun berwarna coklat 35 P021 Mati pucuk Ujung daun mati 36 P023 Virus Kerdil Kuning, Virus Mosaik (Onion Yellow Dwarf Virus) Bentuk daun lebih kecil
No Id Penyakit Nama Penyakit Gejala 37 P023 Virus Kerdil Kuning, Virus Mosaik (Onion Yellow Dwarf Virus) Daun berpilin 38 P026 Hama Putih atau Trips (Thrips) Daun bernoda putih mengkilat seperti perak 39 P026 Hama Putih atau Trips (Thrips) Seluruh daun berwarna putih jika sudah parah 40 P028 Lalat Pengorok Daun (Liriomyza chinensis) Terdapat bintik-bintik putih pada daun 41 P028 Lalat Pengorok Daun (Liriomyza chinensis) daun penuh dengan korokan 4.5. Evaluasi 4.5.1. Evaluasi Proses Diagnosa Penyakit

## Tanaman Bawang dan Cabai
Evaluasi  dan  hasil  kerja  proyek  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit dan hama Tanaman Bawang Merah dan  Cabai  dapat  dilakukan  berdasarkan  beberapa faktor,  termasuk  keakuratan  diagnosa,  keberhasilan pengendalian  penyakit  dan  hama,  penerimaan pengguna, dan dampak yang dihasilkan.

## 4.5.2. Identifikasi Diagnosa Gejala
Data  gejala  digunakan  untuk  mencocokkan gejala  yang  diamati  pada  tanaman  dengan  pola  atau karakteristik yang ada dalam basis pengetahuan. Data ini  membantu  dalam  menemukan  hubungan  antara gejala  tertentu  dengan  penyakit  atau  hama  yang mungkin  menjadi  penyebabnya.  Pencocokan  ini membantu dalam mempersempit pilihan dan memberikan diagnosa yang lebih tepat.
Tabel 2 Identifikasi Diagnosa Gejala pada Cabai No ID Penyakit Nama Penyakit Jenis Penyakit 1 P001 Penyakit Layu Fusarium (Fusarium oxysporum f. sp. Melongenae Schlecht) Cabai 2 P002 Layu Bakteri (Ralstonia (Pseudomonas solanacearum E.F.Sm) Cabai 3 P003 Bercak Daun Cercospora (Cercospora capsici Heald et Wolf) Cabai 4 P004 Antraknosa/Penyakit Patek (Colletotrichum capsici (Syd.) Bult. Et. Bisby) Cabai 5 P005 Busuk Buah (Fruit rot) Cabai 6 P006 Virus Kerupuk Cabai 7 P007 Virus Mosaik Cabai 8 P008 Virus Kuning Cabai 9 P009 Tungau Kuning (Polyphagotarsonemus latus Banks) Cabai 10 P0010 Trips (Thrips parvispinus Karny) Cabai 11 P0011 Kutu Daun Persik (Myzus persicae Sulz.) Cabai 12 P0012 Kutu Kebul (Bemisia tabaci) Cabai 13 P0013 Ulat Grayak (Spodoptera litura F.) Cabai

## 4.5.3. Identifikasi  Diagnosa  Data  Penyakit  dan Hama
Data  penyakit  dan  gejala  digunakan  untuk mengidentifikasi  penyakit  yang  mungkin  menyerang tanaman bawang merah dan cabai. Dengan membandingkan  gejala  yang  diamati  pada  tanaman dengan  data  gejala  yang  tersedia,  sistem  dapat memberikan  diagnosa  yang  akurat  kepada  pengguna. Data ini membantu dalam proses pengenalan pola dan pencocokan dengan entitas penyebab yang mungkin.
Tabel 3 Identifikasi Diagnosa Gejala pada Bawang
NO ID Penyakit Nama Penyakit Jenis Penyakit 1 P016 Penyakit Trotol, Bercak Ungu (Purple blotch) Bawang 2 P017 Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu (Downy mildew) Bawang 3 P018 Penyakit Bercak daun Cercospora (Cercospora leaf Spot) Bawang (serangga) Bawang 4 P019 Penyakit otomatis, Antraknose (Antrachnose) Bawang 5 P020 Penyakit Moler atau Layu Fusarium (Fusarium Basal Plate Rot) Bawang 6 P021 Mati pucuk 7 P022 Penyakit Buluk Penicillium (Blue Mold) Bawang 8 P023 Virus Kerdil Kuning, Virus Mosaik (Onion Yellow Dwarf Virus) Bawang 9 P024 Penyakit Nematoda Buncak Akar (Root Knot Nemotade) Bawang 10 P025 Ulat Bawang (Onion caterpillar, Beet armyworm) Bawang 11 P026 Hama Putih atau Trips (Thrips) Bawang 12 P027 Ulat Tanah (Cut Worm) Bawang 13 P028 Lalat Pengorok Daun (Liriomyza chinensis) Bawang

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Proyek  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  dan hama  Tanaman  Bawang  Merah  dan  Cabai,  dapat memberikan kesimpulkan bahwa implementasi sistem pakar  ini  memiliki  potensi  yang  signifikan  dalam membantu petani dan ahli pertanian dalam
mengidentifikasi,  mendiagnosis,  dan  mengendalikan penyakit dan hama yang menyerang tanaman bawang merah dan cabai. Dengan menggunakan aturan-aturan berbasis  pengetahuan  dan  basis  pengetahuan  yang luas, sistem pakar ini dapat memberikan diagnosa yang akurat dan rekomendasi pengendalian yang tepat.
Keuntungan yang dapat diperoleh dari proyek ini termasuk meningkatnya efisiensi pertanian, pengurangan  kerugian  hasil  panen,  penghematan biaya,  dan  peningkatan  pengetahuan  petani  dan  ahli pertanian  tentang  hama  (serangga)  dan  penyakit tanaman bawang merah dan cabai. Dengan menggunakan  sistem  ini,  petani  dapat  mengambil tindakan  yang  cepat  dan  tepat  dalam  mengendalikan serangan  penyakit  dan  hama,  serta  menerapkan langkah-langkah pencegahan yang diperlukan.
Dipertimbangkan  untuk  pengembangan  dan peningkatan  proyek  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit dan hama Tanaman Bawang Merah dan Cabai :
Perluasan Basis Pengetahuan: Untuk memastikan sistem  memiliki  cakupan  yang  luas,  penting  untuk terus memperbarui dan memperluas basis pengetahuan. Tim pengembang dapat terus memantau perkembangan  terbaru  dalam  bidang  penyakit  dan hama  tanaman  bawang  merah  dan  cabai  serta mengintegrasikan pengetahuan baru ke dalam sistem.
Pengumpulan  Data  Riil  :  Untuk  meningkatkan akurasi  dan  efektivitas  sistem,  penting  untuk mengumpulkan  data  riil  tentang  penyakit  dan  hama tanaman  bawang  merah  dan  cabai.  Data  ini  dapat digunakan untuk memvalidasi dan memperbarui basis pengetahuan sistem, serta memperbaiki aturan-aturan berbasis pengetahuan.
Pengujian  dan  Umpan  Balik  Pengguna  : Melakukan pengujian yang cermat dengan melibatkan pengguna  yang  relevan,  seperti  petani  dan  ahli pertanian, akan membantu mengidentifikasi kelemahan sistem dan mendapatkan umpan balik yang berharga.  Pengembang  dapat  menggunakan  umpan balik ini untuk melakukan perbaikan dan penyesuaian sistem sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Antarmuka Pengguna yang Intuitif : Memastikan antarmuka  pengguna  sistem  pakar  ini  mudah digunakan,  intuitif, dan responsif akan  meningkatkan penerimaan  dan  adopsi  pengguna.  Desain  antarmuka yang  sederhana  dan  jelas  akan  membantu  petani  dan ahli  pertanian  dalam  mengoperasikan  sistem  dengan mudah.
Pemeliharaan  dan  Dukungan  Lanjutan:  Setelah implementasi  sistem,  penting  untuk  memberikan pemeliharaan dan dukungan lanjutan kepada pengguna.  Hal  ini  meliputi  pemeliharaan  sistem, peningkatan,  serta  pelatihan  dan  panduan  pengguna untuk memastikan sistem tetap berfungsi dengan baik dan pengguna dapat mengoptimalkan manfaatnya.
Dengan  menerapkan  saran-saran  ini,  proyek Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  dan  hama  Tanaman Bawang Merah dan Cabai dapat terus berkembang dan memberikan manfaat yang signifikan bagi petani dan ahli  pertanian. Memuat  kesimpulan  yang  diperoleh
dan  saran-saran  untuk  penelitian  selanjutnya  (jika ada).  Tuliskan  Kesimpulan  dan  saran  dalam  1 paragraf.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  P.  Prasetio,  “Eksplorasi  Kelimpahan  Hama Dan Musuh  Alami Pada Tanaman Tumpangsari Cabai  (Capsicum  annum)  Dan  Bawang  Merah (Allium ascalonicum),” J. Ilm. Mhs. Pertan. , vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[2]  M. P. dan I. M. S. I N. Wijaya, W. Adiartayasa, I G.P. Wirawan, M. Sritamin, “Hama dan Penyakit pada Tanaman Cabai Serta Pengendaliannya,” in Buletin  Udayana  Mengabdi ,  no.  16,  2017,  pp. 51–56.
[3]  R.  Despita,  A.  Nizar,  D.  Purnomo,  and  Y. Fernanda, “Produksi Bawang
Merah Tumpangsari Dengan Cabai Pada Beberapa Jarak
Tanam,” J. Agriekstensia , vol. 19, no. 2, pp. 172– 180, 2020.
[4]  D.  P.  A.  K.  dan  UMKM, Pola  Pembiayaan Usaha Kecil Menengah, Usaha Budidaya Cabai Merah , vol. 6, no. August. 2016.
[5]  I.  A.  Rozaq  and  N.  Y.  DS,  “Uji  Karakterisasi Sensor  Suhu  DS18B20  Waterproof  Berbasis Arduino  Uno  Sebagai  Salah  Satu  Parameter Kualitas  Air,” Pros.  SNATIF ,  vol.  0,  no.  0,  pp. 303–309, 2017.
[6]  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.
[7]  S. R. Dhani and Y. Yamasari, “Rancang Bangun Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit Degeneratif,” J. Manaj. Inform. , vol. 03, no. 02, pp. 17–25, 2014.
[8]  H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel  Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Systematic  Review,” J.  Edukasi  dan  Penelit. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  250,  2020,  doi: 10.26418/jp.v6i2.40914.
[9]  A. R. MZ, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  pada Manusia  dengan  Metode  Dempster  Shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.
[10]  D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode Dempster Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol.  9,  no.  2,  pp.  85–93,  2020,  doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[11]  R.  Al  Dzahabi  Yunas,  A.  Triayudi,  and  I.  D. Sholihati,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk Mendeteksi Virus Covid-19 dengan
Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  3,  p.  338,  2021,  doi: 10.35870/jtik.v5i3.221.
[12]  L. Imam, H. B. Seta, and R. Astriratma, “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Hama  Penyakit
Tanaman  Semangka  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  Dan  Metode  Bayes,” J.  Ilm. Matrik ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  175–188,  2022,  doi: 10.33557/jurnalmatrik.v24i2.1764.
[13]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam Mengatasi  Ketidakpastian  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kuda  Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[14]  A. Pakpahan et al. , “Implementation of Certainty
Factor  Method  for  Diagnoses  of  Photocopy Machine Damage,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255,
no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-
6596/1255/1/012059.
[15]  A.  Sucipto,  S.  Ahdan,  and  Abyasa,  “Usulan Sistem  untuk  Peningkatan  Produksi  Jagung menggunakan Metode Certainty  Factor,”
Prosiding-Seminar Nas. Tek. Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung , no. November 2019, pp.
478–488, 2019.