Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.273 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1061-1068 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF CERTAINTY FACTOR METHOD FOR ANALYSIS OF PESTS AND DISEASES OF SPINACH PLANTS AT THE AGRICULTURAL OFFICE OF ASAHAN DISTRICT
Fuji Rahayu 1 , Raja Tama Andri Agus 2 , Suparmadi 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 fujirahayu602@gmail.com, 2 rajatama2588@gmail.com, 3 suparmadi43@gmail.com
(Naskah masuk: 14 Maret 2022, Revisi: 3 April 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Pests and diseases are organisms that interfere with plant cultivators so that plant growth and development is hampered.  Currently  pests  and  diseases  on  spinach  plants  are  very  varied,  one  of  the  pests  and  diseases  of spinach  plants  is  leaf  caterpillar  and  white  rust  disease  where  the  attack  on  the  leaves  is  hollow  and  the formation of white spots on the spinach plant. The problem that occurs is that spinach plant pests and diseases are often experienced by spinach cultivators. This is because some farmers still lack information and still have difficulty  distinguishing  between  pests  and  diseases.  Therefore,  mistakes  are  often  made  to  overcome  existing pests and diseases. It takes an expert who can provide the best solution for farmers but is limited to an expert, so to  deal  with  these  problems  an  expert  system  is  designed  using  the  Certainty  Factor  (CF)  method.  This  study uses  the  Certainty  Factor  (CF)  method  to  overcome  the  problems  that  exist  in  spinach  plants,  in  this  case  the data used consists of 7 data and 14 symptoms that attack spinach plants. Each symptom has a weight obtained from  the  expert  describing  the  possibility  of  the  occurrence  of  symptoms  of  a  pest  and  disease.  Based  on  the results of the study obtained a percentage of 70% accuracy or confidence level based on system calculations and manual calculations.
Keywords: pests and diseases , expert system, certainty factor, spinach
PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK ANALISA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN BAYAM PADA DINAS PERTANIAN KABUPATEN ASAHAN

## Abstrak
Hama dan penyakit adalah organisme yang menggangu para pembudidaya tanaman sehingga pertumbuhan dan perkembangan tanaman menjadi terhambat. Saat ini hama dan  penyakit pada tanaman bayam sangat bervariasi, salah satu hama dan penyakit tanaman bayam adalah ulat daun dan penyakit karat putih dimana serangan pada daun  berlubang-lubang  dan  terbentuknya  bercak  putih yang  terdapat  pada  tanaman  bayam.  Permasalahan  yang terjadi adalah hama dan penyakit tanaman bayam yang sering dialami oleh pembudidaya tanaman bayam hal ini disebabkan  karena  sebagian  para  petani  masih  kekurangan  informasi  dan  masih  kesulitan  membedakan  antara hama  dan  penyakit,  Oleh  karena  itu  sering  terjadi  kesalahan  untuk  mengatasi  hama  dan  penyakit  yang  ada. Dibutuhkannya seorang pakar yang dapat memberikan solusi yang terbaik untuk petani namun keterbatasannya seorang  pakar,  Maka  untuk  menangani  permasalahan  tersebut  dirancang  sebuah  sistem  pakar  dengan menggunakan metode Certainty Factor (CF). Penelitian ini menggunakan metode Certainty Factor (CF) untuk mengatasi permasalahan yang ada pada tanaman bayam, pada kasus ini data yang digunakan terdiri dari 7 data serta  14  gejala  yang  menyerang  tanaman  bayam.  Masing-masing  gejala  terdapat  bobot  yang  didapatkan  dari pakar menggambarkan besarnya kemungkinan terjadinya gejala terhadap suatu hama dan penyakit. Berdasarkan hasil  penelitian  diperoleh  presentase  70%  tingkat  akurasi  atau  keyakinan  berdasarkan  perhitungan  sistem  dan perhitungan manual.
Kata Kunci: hama dan penyakit, sistem pakar, certainty factor , bayam
1062 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1061-1068

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  telah mengalami  perubahan  secara  cepat  dan  sangat bermanfaat  bagi  individu  atau  instansi  dalam membantu menjalankan aktivitasnya. Suatu individu atau instansi dapat dikatakan dengan baik, apabila  diimbangi  dengan  mengikuti  sistem teknologi informasi yang berkembang saat ini [1].
Tanaman  bayam  adalah  tanaman  yang berbentuk  perdu  atau  semak,  berdaun  tunggal dengan  ujung  meruncing,  lunak  dan  lebar.  Salah satu  jenis  sayuran  yang  mudah  untuk  didapat  dan banyak  di  konsumsi  yaitu  tanaman  bayam  karena memiliki  khasiat  bagi  kesehatan  tubuh  manusia. Tanaman bayam juga mengandung berbagai macam vitamin yaitu vitamin A, vitamin C dan serta sedikit mengandung vitamin B. Mengingat bayam mempunyai  banyak  manfaat,  baik  sebagai  bahan pangan  dengan  kandungan  nutrisi  tinggi  maupun khasiatnya  dalam  mengobati  beberapa  penyakit sehingga mempunyai peran penting dalam mendukung kesehatan
masyarakat,
maka pertumbuhan  dan  produksinya  perlu  ditingkatkan [2].
Berdasarkan  data  dari  Dinas  Pertanian Kabupaten  Asahan  tahun  2020  bahwa  produksi tanaman bayam Kabupaten Asahan mencapai 3.578 ton  dan  produksi  bayam  terbanyak  terdapat  di Kecamatan  Air  Joman  yaitu  sebanyak  1.960  ton. Petani  di  Kabupaten  Asahan  semakin  banyak  yang membudiyakan  tanaman  bayam  ini,  dikarenakan lingkungan  geografis  nya  yang  cocok  untuk ditanami  bayam.  Walaupun  demikian,  tanaman bayam  ini  tentu  tidak  terlepas  dari  serangan  hama dan penyakit yang bisa mengakibatkan produktivitas  menurun  dan  menyebabkan  gagal panen.
Hama  adalah  perusak  tanaman  akar,  batang, daun  atau  bagian  lainnya  sedangkan  Penyakit adalah  sesuatu  yang  menyebabkan  gangguan  pada tanaman  sehingga  tidak  berproduksi  atau  mati.[3] Saat  ini  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  bayam sangat  bervariasi,  seperti  hama  ulat  daun,  kutu daun, belalang, bekicot/siput dan penyakit tanaman bayam  yaitu  karat  putih,  virus  keriting  ( spinsch blight ), kekurangan mangan (Mn) dimana serangan pada  daun  berlubang-lubang,  daun  menggulung, daun  mengkerut  dan  terbentuknya  bercak-bercak bewarna  kuning  dan  putih.  Permasalahan  yang terjadi  seputar  hama  dan  penyakit  tanaman  bayam yang  sering  dialami  oleh  pembudidaya  tanaman bayam  hal  ini    disebabkan  karena  sebagian  para petani  masih  kekurangan  informasi  dan  masih kesulitan  membedakan  antara  hama  dan  penyakit, Oleh  karena  itu  sering  terjadi  kesalahan  untuk mengatasi  hama  dan  penyakit  yang  ada. Kerugian yang  ditimbulkan  dari  hama  dan  penyakit  pada tanaman  bayam  ini  sangat  meresahkan  petani, dikarenakan hama dan penyakit pada tanaman dapat
dengan  cepat  menyebar  serta  menyerang  keseluruh lahan pertanian.
Dibutuhkannya  seorang  pakar  yang  dapat memberikan  solusi  yang  terbaik  untuk  petani namun  keterbatasan  seorang  pakar  dan  mahalnya biaya  konsultasi  menjadi  hambatan  bagi  para petani. Oleh karena itu dengan adanya sistem pakar ini  dapat  membantu  menangani  permasalahan tersebut  dan  dapat  membantu  petani  tanaman bayam dalam mendiagnosa hama dan penyakit agar tidak meluas dan cepat ditanggulangi.
Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang berusaha  menyamai  kemampuan  seorang  pakar, bekerja untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam  komputer  yang  menggabungkan  dasar pengetahuan  ( knowledge  base )  dengan  sistem inferensi untuk menggantikan fungsi seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah [4].
Kemampuannya  untuk  memberikan  keputusan seperti  seorang  pakar  di  dalam  bidang  tertentu merupakan  salah  satu  hal  yang  sangat  dibutuhkan oleh  manusia  dalam  berbagai  aspek  kehidupan. Sistem  Pakar  mencoba  mencari  solusi  yang memuaskan  sebagaimana  yang  dilakukan  seorang pakar.  Sistem  pakar  yang  akan  dibangun  dalam penelitian ini menggunakan Certainty Factor untuk menangani
masalah ketidakpastian
untuk mendiagnosa hama dan penyakit tanaman bayam.
Metode Certainty  Factor adalah  salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  dalam  menangani masalah  ketidakpastian  yang  kemungkinan  terjadi dalam mengidentifikasi hama dan penyakit tanaman bayam.  Metode Certainty  Factor merupakan  suatu metode untuk membuktikan ketidakpastian pemikiran seorang pakar, dimana untuk mengakomodasi  hal  tersebut  seseorang  biasanya menggunakan Certainty Factor
untuk menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi  [5].  Metode Certainty Factor atau faktor kepastian menampung ketidakpastian seorang pakar yang sering dipikirkan dalam  analisis  informasi  dengan  frasa  seperti “mungkin”,  “hampir  pasti”,  bobot  setiap  gejala yang  didapatkan  dari  pakar  menggambarkan besarnya  kemungkinan  terjadinya  gejala  terhadap suatu  penyakit. Adapun  penelitian  terdahulu menggunakan metode certainty factor dengan judul “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Tanaman  Cabai  Besar  Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”  bahwa  dengan  perhitungan metode certainty  factor penentuan  hama  dan penyakit  tanaman  cabai  memiliki  nilai  tingkat akurasi 80% [5].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  perlu dirancang suatu sistem pakar dengan menggunakan metode Certainty  Factor (CF)  agar  dapat membantu  petani  mengetahui  informasi  atau  jenis hama  dan  penyakit  yang  dialami  pada  tanaman bayam berdasarkan nilai persentase kepastian (CF) .
2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah cara untuk mendapatkan data dengan tujuan untuk mendapatkan  jawaban  yang  tepat  atas  apa  yang menjadi  pertanyaan  pada  objek  penelitian  dan
kegunaan  tertentu  yang  ada  sebagai  bahan penjelas dan berakhir dengan sebuah teori. Tujuan penelitian ini adalah pemahaman yang lebih detail dan  mendalam,  penelitian  kualitatif  sangat  cocok
dilakukan  karena  dapat  dengan  mudah membantu  peneliti  untuk  menggali  informasi yang  lebih  dalam  terkait  hama  dan  penyakit tanaman bayam.

## 2.1  Teknik  Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan sebuah metode  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan data  dan  informasi  yang  nantinya  akan  berguna sebagai  fakta  pendukung  dalam  memaparkan peneliti  Adapaun  teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  sebagai berikut :
1. Penelitian  Lapangan  (Field  Research)  adalah pengambilan data dengan cara terjun langsung ditempat penelitian.
a. Wawancara ( Interview ) Teknik  pengumpulan  data  dengan  tanya jawab  permasalahan  yang  ada  di  Dinas Pertanian dan di para petani.
b. Pemangatan ( Observasi ) Teknik pengumpulan data dengan melakukan  atau  terjun  langsung  ke lapangan untuk mengamati permasalahan yang terjadi [6].
2. Penelitian Kepustakaan ( Library Research ) Penelitian  Kepustakaan  ( Library  Research ) merupakan  teknik  pengumpulan  data  dari jurnal-jurnal,  atau  buku-buku  yang  memuat sejumlah teori.
2.2   Metode Certainty Factor Metode Certainty  Factor adalah  sebuah metode  yang  membuktikan  suatu  fakta  apakah pasti  atau tidak yang yang berbentuk metric yang digunakan sistem pakar [7]. Dalam mengekpresikan  keyakinan  digunakan  suatu  nilai yang  disebut Certainty  Factor (CF)  untuk mengamsusikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu data.
CF(H,E) = MB(H,E)-MD(H,E)
Dimana:
CF(H,E) =  Faktor kepastian MB(H,E) =  Ukuran  kepercayaan  keyakinan hipotesis h dipengaruhi  oleh fakta e (antara 0 dan 1) MD(H,E)
=  Ukuran kepercayaan  keyakinan hipotesis h dipengaruhi oleh fakta e (antara 0 dan 1)
Untuk  menghitung  nilai  CF  dari  1  gejala menggunakan rumus : CF(R) =  MB – MD Untuk  menghitung  nilai  CF  lebih  dari  1  gejala menggunakan rumus : CF(R1,R2) = [CF(R1)+CF(R2)]x[1 – (CR(R1)]
Dimana : CF(R1,R2) =    faktor  kepastian  gabungan gejala 1 dan gejala 2 CF(R1) =  faktor kepastian gejala 1 CF(R2) =  faktor kepastian gejala 2 Pembuatan  sistem  pakar  ini  menggunakan teknik wawancara pakar dengan
menginterprestasikan  “term”  dari  pakar  tersebut yang  kemudian  dikonversikan  ke  nilai  CF  [8]. tabel  1  menunjukkan interprestasi  Certainty Factor sebagai berikut.
Tabel 1. Interprestasi Certainty Factor No  Certainty Tern Cfakhir 1 Pasti Tidak -1,0 2 Hampir Pasti Tidak -0,8 3 Kemungkinan Besar Tidak -0,6 4 Mungkin Tidak -0,4 5 Tidak Yakin -0,2 s/d 0,2 6 Mungkin 0,4 7 Kemungkinan Besar 0,6 8 Hampir Pasti 0,8 9 Pasti 1,0
Kelebihan  dari  metode  CF  adalah  dapat mengukur sesuatu yang pasti atau tidak pasti dalam pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa [9].  pada  saat  diagnosa  hama  dan  penyakit, user diberikan  pilihan  yang  masing-masing  memiliki nilai CF seperti berikut:
Tabel 2. Nilai User No Keterangan Nilai User 1 Tidak 0 2 Tidak Tahu 0,2 3 Sedikit Yakin 0,4 4 Cukup Yakin 0,6 5 Yakin 0,8 6 Sangat Yakin 1

## 2.3 PHP
PHP  ( Perl  Hypertext  Preprocessor )  adalah merupakaan  bahasa  server-side-scrpting  menyatu dengan  HTML  untuk  membuat  halaman  web  yang dinamis.  PHP  dirancang  untuk  membuat  halaman web  yang  dinamis,  halaman  web  yang  dapat membentuk  suatu  tampilan-tampilan  berdasarkan permintaan terupdate seperti menampilkan isi basis data di halaman web [10].
2.4  MySQL M y SQL adalah salah satu jenis database server yang  sangat  terkenal  dan  banyak  digunakan  untuk membangun  aplikasi  web  yang  menggunakan
database  sebagai  sumber  dan  pengelohan  datanya [11].
2.5  XAMPP XAMPP
merupakan
aplikasi
yang mengintegrasikan  beberapa  aplikasi  utama  web didalamnya [12].

## 2.6  Visual Studio Code
Visual  Studio  Code adalah software yang sangat  ringan,  namun  kuat  editor  kode  sumbernya yang berjalan dari desktop [13].
2.7  Browser Browser disebut juga sebagai perambah, adalah perangkat  lunak  yang  berfungsi  menampilkan  dan melakukan  interaksi  dengan  dokumen-dokumen yang  disediakan  oleh  server  web.  Web  browser yang  paling  sering  digunakan  adalah Mozilla Firefox dan Goggle Chrome. [14]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1    Hasil
Implementasi sistem merupakan tahapan yang dilakukan  setelah  perancangan.  Tahapan  ini  adalah mengimplementasikan  perancangan  ke  dalam bahasa pemrograman sehingga terciptanya aplikasi. Jadi  tujuan  dari  implementasi  sistem  adalah  untuk menerapkan  perancangan  yang  telah  dilakukan terhadap sistem sehingga pengguna dapat memberikan
masukan
untuk
dilakukan pengembangan sistem dikemudian hari.
Implementasi antarmuka
merupakan pembahasan interface atau  hasil output dari  pada perancangan aplikasi atau sistem yang telah dibuat. Berikut ini tampilan atau gambar pada sistem yang telah di buat:
1. Halaman Menu Home Untuk Umum Halaman  menu home untuk  umum  ini merupakan  tampilan  awal  yang  untuk public atau semua  orang  bisa  lihat.  Berikut  adalah  tampilan halaman  menu home untuk  umum  dapat  dilihat pada  gambar 1.
Gambar 1. Halaman Menu Home Untuk Umum 2. Halaman Menu Gejala Untuk Umum
Halaman  menu  gejala  untuk  umum  ini merupakan tampilan untuk public atau semua orang bisa  lihat  yang  berisikan  data  nama  gejala  pada
tanaman  bayam.  Berikut  adalah  tampilan  halaman menu gejala untuk umumdapat dilihat pada  gambar 2.
Gambar 2. Halaman Menu Gejala Untuk Umum
3. Halaman  Menu  Hama  Dan  Penyakit  Untuk Umum
Halaman  menu  penyakit  untuk  umum  ini merupakan  tampilan  untuk public yang  berisikan data nama hama dan penyakit pada tanaman bayam. Berikut  adalah  tampilan  halaman  menu  hama  dan penyakit untuk umum dapat dilihat pada  gambar 3.
Gambar 3. Halaman Hama dan Penyakit Untuk Umum
4. Halaman Menu Diagnosa Untuk Umum Halaman  menu  diagnosa  untuk  umum  ini merupakan  tampilan  untuk public yang  berisikan data  hasil  diagnose  pada  tanaman  bayam.  Berikut adalah  tampilan  halaman  menu  diagnosa  untuk umum dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Halaman Diagnosa Untuk Umum
5. Halaman Login Admin
Halaman login admin  merupakan  login  untuk user admin  yang  sebagai pengguna  sistem.  Berikut adalah  tampilan login admin  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Login Admin
6. Halaman Menu Home Admin Halaman  menu home admin  merupakan tampilan  awal  pada  halaman  admin.  Berikut adalah  tampilan  menu home admin  dapat  diihat pada  gambar 6.
Gambar 6. Halaman Menu Home Admin
7. Halaman Menu Gejala Admin
Halaman  menu  gejala  admin  merupakan tampilan  berisi  data  gejala  pada  tanaman  bayam dan  admin  bisa  menambah,  melihat,  edit  dan hapus  data  gejala.  Berikut  adalah  tampilan  menu gejala admin dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 8. Halaman Menu Gejala Admin
8. Halaman Menu Basis Pengetahuan Admin Halaman  menu  basis  pengetahuan  admin merupakan  tampilan  berisi  data  hubungan  gejala dan  hama  serta  penyakit  dari  tanaman  bayam  dan admin  bisa  menambah,  ubah  dan  hapus.  Berikut adalah  tampilan  basis  pengetahuan  admin  dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Menu Basis Pengetahuan Admin

## 3.2 Pembahasan
Dari  hasil  pengumpulan  data  hama  dan penyakit,  gejala,  relasi  dan  rule  base  (dilihat  pada tabel 3, 4, 5 dan 6) yang didapat dari seorang pakar dan  dibuataturan  jenis  hama  dan  penyakit  pada tanaman bayam.
Tabel 3. Data Hama dan Penyakit Kode Nama Hama dan Penyakit P1 Karat Putih P2 Virus Keriting ( Spinach Blight ) P3 Kekurangan Mangan (Mn) H1 Ulat Daun H2 Belalang ( Sexava Spp )
H3 Kutu Daun ( Myuzus Persicae ) H4 Bekicot/Siput Tabel 4. Kode dan Nama Gejala Kode Nama Gejala G1 Bercak-bercak putih agak melepuh pada daun G2 Daun menyempit G3 Daun mengkerut G4 Daun menggulung G5 Daun mengecil G6 Timbul bercak-bercak pada daun G7 Bintik-bintik kuning pada daun G8 Tepi daun keriting G9 Daun berlubang pada bagian tengah G10 Daun muda ada bekas  gigitan di bagian tepi daun G11 Daun melengkung G12 Daun lubang-lubang G13
Batang lubang-lubang
G14 Akar lubang-lubang Tabel 5. Relasi Hama dan Penyakit Serta Gejala No Nama Hama dan Penyakit Nama Gejala 1.

## Karat Putih
• Bercak-bercak putih agak melepuh pada
daun
2. Virus Keriting ( Spinach Blight ) • Daun menyempit
• Daun mengkerut
• Daun menggulung
• Daun mengecil
• Timbul bercak-bercak
pada daun 3. Kekurangan Mangan (Mn)
• Bintik-bintik pada daun
• Tepi daun keriting
4. Ulat daun • Daun berlubang pada bagian tengah 5. Belalang (Sexaava spp) • Daun muda ada bekas gigitan di bagian tepi daun
6. Kutu Daun • Daun melengkung
7. Bekicot/Siput
• Daun lubang-lubang
• Batang lubang-lubang
• Akar lubang-lubang
Tabel 6. Data Rule Hama dan Penyakit Gejala P1 P2 P3 H1 H2 H3  H4 G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7 
G8  G9  G10  G11  G12  G13  G14 
Proses  perhitungan  presentasi  dimulai  dari keyakinan  dengan  kaidah  ( rule )  berdasarkan  fakta atau  gejala  tunggal  [15].Berikut  ini  adalah  relasi data  hama,  data  penyakit  serta  data  gejala  dapat dilihat  pada  tabel  7  menunjukkan  serangan  dan gejala yang dipilih.
1. Penyakit Kekurangan Mangan (Mn)
Tabel 7. Jenis Seragan dengan Gejalaa Yang Dipilih No Nama Gejala MB MD 1. Bintik-bintik kuning pada daun 0,8 0,3 2 Tepi daun keriting 0,6 0,2
Kaidah-kadiah atau rule tersebut akan dihitung nilai CF-nya dengan mengalihkan Cf pakar dengan Cf user , perhitungan nya sebagai berikut: CF(R1) = MB - MD CF(R1) = 0,8 – 0,3 CF(R1) = 0,5 Cfcombine1 = 0,5 CF(R2) =  0,6 – 0,2 CF(R2) = 0,4 Cfcombine2 = 0,4 CFCombine1 + CFCombine2 * (1 – CF Combine 1) 0,5 + 0,4 * (1 – 0,5) = 0,7 CF = Cfold * 100% = 0,7 * 100% = 70 %
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  terdapat keterangan  keyakinan  berdasarkan  perhitungan bahwa  diagnosa  menunjukan  pada  tanaman  bayam adalah 70% tanaman  tersebut  terkena  penyakit Kekurangan Mangan (Mn).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini dengan judul penerapan  metode certainty  factor untuk  analisa hama  dan  penyakit  tanaman  bayam  pada  Dinas Pertanian Kabupaten Asahan maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan metode certainty  factor dapat  membantu  para  petani dalam  melakukan  diagnosa  untuk  mengetahui tanaman  bayam  terkena  hama  atau  penyakit  apa dengan  adanya  gejala-gejala  yang  dialami  oleh petani serta cara pencegahan dan solusi yang telah dianjurkan  oleh  pakar.  Dengan  adanya  sistem pakar  ini  dapat  dijadikan  tempat  konsultasi  di Dinas  Pertanian  Kabupaten  Asahan  bagi  para
pembudidaya  tanaman  bayam  serta  memberikan informasi  yang  optimal  dan  efesien.  Hasil  yang diperoleh  dari  perhitungan  terdapat  keterangan keyakinan  bahwa  diagnosa  menunjukan  pada tanaman  bayam  adalah 70% berdasarkan  hasil antara perhitungan sistem dan perhitungan manual

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Produk  and  P.  Usaha,  “MANAJEMEN INFORMATION  SYSTEM  OF  HALAL CERTIFICATION  FACILTIES  ,  BRAND RIGHTS  ,  PRODUK  PACKAGING  FOR BUSSINESS PEOPLE UMKM,” vol. 1, no. 1, pp. 35–43, 2020.
[2] T. Setiawati, F. Rahmawati, and T. Supriatun, “Pertumbuhan  Tanaman  Bayam  Cabut  ( Amaranthus  tricolor  L  .)  dengan  Aplikasi Pupuk  Organik  Kascing  dan  Mulsa  Serasah Daun  Bambu  Growth  of  Spinach  Plant  ( Amaranthus  tricolor  L  .)  by  Application  of Kascing  Organic  Fertilizer  and  Bamboo  Leaf Litter Mulch,” vol. 19, no. 1, pp. 37–44, 2018.
[3] R.  Hariyanto,  P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  T. Informasi, and U. M. Pasuruan, “Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor,” vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2018, doi: 10.31328/jo.
[4] K. S. Tamba, N. A. Hasibuan, and N. Silalahi, “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Hama  dan Penyakit  Pada  Tanaman  Bayam  Dengan Metode Naïve Bayes,” Pelita Inform. , vol. 17, no.  17,  pp.  473–479,  2018,  [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/view/
1088.
[5] T.  W.  Y.  R.  W.  U.  Sri  Hariyati  Fitriasih, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit Tanaman  Cabai  Besar  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,” J.  Ilm.  SINUS ,  vol.  15,  no.
2, pp. 13–24,
2017, doi: 10.30646/sinus.v15i2.302.
[6] M.  S.  Lauryn,  A.  Saparudin,  and  M.  Ibrohim, “HEWAN  TERNAK  KAMBING  DENGAN METODE  CERTAINTY  FACTOR  (  CF  ),” vol. 8, no. 1, pp. 18–23, 2021.
[7] R.  R.  Girsang  and  H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Katarak  Dengan Metode  Certainty  Factor  Berbasis  Web,”  vol. 11, no. 1, pp. 27–31, 2019.
[8] C.  Maulana,  S.  Informasi,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  D.  Komputer,  and  R.  Kisaran,
“EXPERT SYSTEM DIAGNOSE DISEASES IN GOATS USING THE APPLICATION OF CERTAINTY  FACTOR  AT  THE  ASAHAN DISTRICK LIVESTOCK SERVICE DENGAN PENERAPAN CERTAINTY FACTOR DI DINAS PETERNAKAN KAB,”
vol. 3, no. 1, 2022.
[9] K.  E.  Setyaputri  and  A.  Fadlil,  “Analisis
Metode  Certainty  Factor  pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  THT,”  vol.  10,  no.  1,  pp. 30–35, 2018.
[10] D.  Saputra  and  Ari  Waluyo,  “Perancangan Sistem  Informasi  Alumni  Berbasis  Website dengan Menggunakan PHP MYSQL di Politeknik  Dharma  Patria  Kebumen,” J.  E- Komtek ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  191–199,  2020,  doi: 10.37339/e-komtek.v4i2.406.
[11] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor
Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  10,  no.  2,  p.  18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[12] A.  A.  Permana,  “RANCANG  BANGUN SISTEM  INFORMASI  KEUANGAN  PADA PT . SECRET,” pp. 1–7, 2018.
[13] J.  Jend,  A.  Y.  No,  T.  Baru,  and  K.  Baturaja, “PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI INVENTARIS  BARANG  PADA  KANTOR NOTARIS DAN PPAT R . A LIA KHOLILA , S  .  H  MENGGUNAKAN  VISUAL  STUDIO CODE,” vol. 3, no. 2, pp. 37–48, 2020.
[14] T.  Abdulghani,  M.  Maulana,  and  H.  Gozali, “Sistem  Konsultasi  dan  Bimbingan  Online
Berbasis  Web  Menggunakan  Webrtc  (  Studi Kasus : Fakultas Teknik Universitas Suryakancana ),” vol. 11, no. 2, 2019.
[15] P. K. Laut, “Implementasi certainty factor dalam mengatasi  ketidakpastian  pada  sistem  pakar diagnosa  penyakit  kuda  laut,”  vol.  VII,  no.  1, 2020.