## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Padi Menggunakan Metode Certainty Factor
Dewi Mugniati * , Arita Witanti
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1* dewiwati2001@gmail.com, 2 arita@mercu-buana.ac.id Email Penulis Korespondensi: dewiwati2001@gmail.com
Abstrak− Peran padi di Indonesia adalah sebagai bahan pangan utama yang tak tergantikan karena masyarakat Indoensia menjadikan beras sebagai bahan pokok mereka. Banyak masyarakat di Indonesia yang berprofesi sebagai petani dan provinsi NTB sebagai salah satu provinsi yang rata-rata masyarakatnya berprofesi sebagai petani. Padi yang ditanam masyarakat tidak luput dari penyakit karena penyakit bisa menyerang dari mana saja. Penyakit yang menyerang tanaman padi ini sering kali membuat petani kebingungan terhadap cara  penanganannya  terutama  untuk  petani  yang  minim  pengetahuan  tentang  penyakit-penyakit  yang  bisa  menyerang  padi  dan solusinya. Dikarenakan minimnya ketersedian waktu dan pengetahuan maka ketika lahan sawah terkena penyakit, banyak masyarakat yang akan berdiskusi dengan ahli pakar. Namun, karena minimnya waktu maka masyarakat enggan jauh-jauh mencari ahli pakar. Oleh karena itu, dibuatlah sistem pakar yang digunakan untuk mendeteksi gejala dan jenis penyakit yang menyerang tanaman padi yang dapat digunakan dimanapun dan kapanpun karena sistem pakar ini berbasis website. Berdasarkan penelitian sistem pakar terhadap 30 orang petani yang menggunakan metode certainty factor sebagai basis perhitungan dapat menghasilkan kemiripan jawaban dengan ahli pakar sebesar 96%.
Kata Kunci: Certanty Factor; Diagnosa; Padi; Penyakit; Sistem Pakar
Abstract− The role of rice in Indonesia is as the main food ingredient that is irreplaceable because Indonesians make rice their staple food. Many people in Indonesia work as farmers and NTB province is one of the provinces where most people work as farmers. Rice planted by the community is not free from disease because disease can attack from anywhere. Diseases that attack rice plants  often make farmers confused about how to handle them, especially for farmers who have minimal knowledge about diseases that can attack rice and their solutions. Due to the lack of time and knowledge, when rice fields are affected by disease, many people will discuss with experts. However, due to the lack of time, people are reluctant to go all the way to find experts. Therefore, an expert system was created that is used to detect symptoms and types of diseases that attack rice plants that can be used anywhere and anytime because this expert system is web-based. Based on expert system research on 30 farmers who use the certainty factor method as a basis for calculation can produce similarity of answers with experts by 96%.
Keywords: Certainty Factor; Diagnose; Disease; Expert Systems; Rice Plants

## 1. PENDAHULUAN
Padi  di  Indonesia  memiliki  arti  sebagai  bahan  pangan  utama  yang  digunakan  oleh  orang  Indonesia  untuk  kebutuhan pangan sehari-hari yang dimana padi menghasilkan beras yang juga merupakan salah satu bahan pangan pokok penting yang digunakan di seluruh dunia [1]. Padi juga dianggap sebagai tanaman penting di Indonesia karena merupakan tanaman yang  banyak  orang  Indonesia  tanam  sebagai  mata  pencarian  atau  pekerjaan  [2].  Yang  dimana  beberapa  provinsi  di Indonesia  memiliki  mata  pencarian  sebagai  petani  contohnya  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat,  yang  hampir  semua penduduk  memiliki sawah dan  bercocok tanam tanaman padi. Berdasarkan  hasil  survei  Kerangka Sampel  Area(KSA) pada tahun 2022 kemarin di Provinsi NTB, didapatkan bahwa luas panen untuk bahan pangan tanaman padi mencapai sama dengan atau lebih kurang dari 270.09 ribu hektar yang memproduksi bahan pangan tanaman padi sekitar 1,45 juta ton GKG atau 827,52 ribu ton beras [3].
Peningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  yang  terus  bertambah  seiring  waktu  berjalan  membuat  permintaan terhadap beras terus bertambah. Namun dikarenakan beberapa alasan seperti padi terserang penyakit dan hama membuat petani  kesulitan  memenuhi  permintaan  seluruh  konsumen  di  Indonesia  [1].  Padi  yang  terkena  penyakit  dan  hama  ini membuat  beberapa  petani  kesulitan  lantaran  kurang  ilmu  atau  pemahaman  terhadap  jenis  penyakit  yang  menyerang tanaman padi mereka. Para petani ingin mendiagnosa penyakit apa yang menyerang tanaman padi mereka, namun karena kurangnya  pemahaman  terhadap  penyakit  padi  dan  susahnya  meluangkan  waktu  untuk  ke  kantor  pertanian  atau berkonsultasi ke ahli. Maka peneliti berniat membuat sistem pakar diagnosa penyakit padi menggunakan metode certainty factor yang berbasis website yang dimana studi kasusnya berada di Kota Bima, Nusa Tenggara Barat (NTB).
Peneliti menggunakan metode certainty factor yang dipercaya oleh peneliti sebagai salah satu metode yang cocok digunakan sebagai metode penelitian dalam mendiagnosa penyakit padi ini. Certainty factor sendiri memiliki arti sebagai metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  yang  digunakan  sebagai  metode  untuk  mencari  dan  mengukur  tingkat keyakinan terhadap suatu fakta yang dimana biasanya ahli pakar menggunakan certainty factor untuk menghasilkan fakta dari masalah yang dihadapinya. Ahli pakar akan menentukan tingkat kepastian dari sebuah masalah yang dicari oleh pakar tersebut  dengan  mencari  masalah  berdasarkan  gejala-gejala  yang  ada  dimasalah  tersebut.  Dengan  gejala-gejala  dari masalah tersebut berasal dari pengetahuan dari setiap pakar yang mengetahuai gejala-gejala masalah tersebut [4].
Penelitian yang berjudul “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ayam Kampung Menggunakan Metode Certainty Factor” berguna untuk mendeteksi penyakit yang diderita oleh ayam kampung. Pada penelitian ini dilihat dari perhitungan awal hingga akhir menggunakan metode certainty factor yang menggunakan aturan kombinasi awal dan akhir berdasarkan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
gejala yang dipilih oleh user. Dari data uji coba yang telah digunakan didapat bahwa D01 flu burung merupakan penyakit yang paling mungkin menjangkit ayam kampong dengan tingkat keakurasian sebesar 99% [5].
Penelitian  yang  berjudul  “The  Certainty  Factor  Method  in  Diseases  of  The  Spines  Nerves”  berguna  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  saraf  tulang  belakang  manusia  dengan  penyakit  iskalgia  merupakan  penyakit  yang  paling besar  kemungkinannya  untuk  menyerang  pasien  yang  menderita  penyakit  tulang  belakang  dengan  tingkat  keakuratan sebesar 98,57% [6].
Penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pencernaan  Menggunakan  Metode Certainty Factor” digunakan untuk mengetahui apakah pasien terserang penyakit  infeksi saluran pencernaan atau tidak. Pada pengujian  yang dilakukan oleh peneliti didapatkan bahwa setiap pengujian  memiliki akurasi  sebesar 100%  yang dimana seorang pengguna sistem melakukan diagnosa yang menghasilkan bahwa dia menderita penyakit sembelit sebesar 64%[7] .
Penelitian  yang  berjudul  “Rancang  Bangun  Expert  System  Diagnosa  Penyakit  Mata  Manusia  Menggunakan Metode Certainty Factor” digunakan untuk melakukan diagnosis  penyakit  mata apa yang diderita pasien, dalam kasus penelitian ini menggunakan 6 penyakit mata dari rumah sakit dengan mengajukan pertanyaan dari 22 gejala yang diderita sesuai  dengan  6  penyakit  tersebut.  Dalam  pengujian  yang  dilakukan  peneliti  didapat  bahwa  user  yang  melakukan pengujian menderita konjungtivitis adalah sebesar 0,369 [8].
Penelitian  yang  berjudul  “Implementasi  Certainty  Factor  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Sapi”  diagunakan  untuk mendiagnosa penyakit sapi secara khusus yang pengetahuannya berasal dari hasil seminar dan penelitian. Yang dimana pada penenlitian ini peneliti menggunakan metode certainty factor yang menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 80%. Yang dimana sistem ini mendiagnosa penyakit yang digunakan oleh peneliti dengan parameter sulit bernafas dan gemetar adalah penyakit sapi surra dengan akurasi 80% [9].
Dari  5  penelitian  terdahulu  diatas  didapatkan  kebaruan  atau  gap  penelitan  yaitu  penggunaan  metode  certainty factor yang digunakan untuk mendiagnosa penyakit padi berasal dari Fathurrahman, S.Pt. dengan 4 penyakit dan 24 gejala yang terjadi di Kota Bima, NTB dari tahun 2021 – 2023 menjadi pembahasan pada penelitian ini.
Peneliti melakukan penelitian ini dengan tujuan untuk membuat website yang mempermudah para petani di Kota Bima, NTB melakukan diagnosa sendiri terhadap tanaman padi mereka yang dimana sistem pakar berbasis website ini menggunakan  metode  certainty  factor  yang  dapat  mempermudah  para  petani  untuk  mengecek  atau  mencari  informasi mengenai penyakit yang menyerang tanaman padi mereka tanpa perlu mengunjungi ahli pakar padi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan 4 data penyakit pada tanaman padi, yaitu kresek, blas, bercak daun cokelat dan tungro. Dari ke-4 jenis penyakit tersebut digunakan sebanyak 24 gejala yang menjadi kriteria yang digunakan dalam penelitian ini. Data penyakit beserta gejala penyakit berdasarkan dari Fathurrahman, S.Pt., yang merupakan staf Kantor Pertanian Kota Bima, NTB. Yang dimana data-data gejala penyakit tersebut digunakan untuk melakukan survei kepada 30 orang untuk menentukan penyakit yang menjangkit padi pada tahun 2022 - 2023. Data-data dalam penelitian ini juga diambil dari jurnal dan artikel yang terdapat di internet [10].

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  dibawah  menjelaskan  tahaoan  atau  jalan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  beberapa  tahap  sehingga penelitian  berjalan  lancar.  Jalan  penelitian  pada  gambar  1  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  padi  dengan menggunakan metode certainty factor dan gambar 1 dapat dilhat dibawah.
Gambar 1. - Jalan Penelitian
Tahapan penelitian dilakukan sesuai dengan tahap-tahap yang terdapat dalam diagram flowchart  pada gambar 1 yaitu [11]:
1. Tahap wawancara, kegiatan tanya jawab yang dilakukan oleh peneliti terhadap narasumber yang merupakan ahli pakar tanaman padi.
2. Tahap  studi  literatur,  digunakan  sebagai  referensi  untuk  mempelajari  penelitian  selama  5  tahun  terakhir  untuk mengetahui apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian ini yang akan dijadikan referensi oleh peneliti.
3. Tahap  pengumpulan  data,  dalam  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini yang berasal dari jurnal baik itu jurnal offline maupun online, buku, website dan ahli pakarnya langsung.
4. Tahap  implementasi,  digunakan  untuk  mengimplementasi  data-data  ke  dalam  penelitan  yang  menghasilkan  sistem pakar yang dibuat oleh peneliti.
5. Tahap evaluasi, digunakan sebagai tahapan terakhir yang bertujuan untuk menguji atau mengevaluasi sistem pakar yang telah dibuat.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang sistem programnya berasal dari program komputer yang berusaha mengadopsi pemikiran dari satu atau lebih manusia, fakta dan pengetahuan dalam suatu bidang tertentu ke dalam program komputer untuk menjalankan perhitungan atau penilaian sesuai dengan hasil yang diberikan oleh ahli pakar [12]. Banyak penelitian yang membutuhkan peran ahli pakar digantikan oleh sistem pakar karena sistem pakar ini digunakan untuk menggantikan peran ahli pakar dengan memasukan semua pengetahuan yang ahli pakar ketahui ke dalam program komputer.  Sistem  pakar  ini  digunakan  dengan  menambahkan  basis  pengetahuan  atau  aturan  (rule)  ke  dalam  program komputer. Karena peneliti melakukan penelitian terhadap penyakit pada tanaman padi maka pengetahuan yang digunakan sistem pakar adalah informasi-informasi mengenai penyakit yang menyerang padi baik itu sebab-akibat maupun gejala- gejala yang menyerang tanaman padi.

## 2.3 Certainty Factor
Certainty Factor atau disingkat CF merupakan metode yang memberikan kerangka kerja yang bersifat sistematis dalam menentukan sebuah fakta yang faktanya diperoleh dari gabungan tingkat keyakinan dari berbagai aturan atau petunjuk dari  ahli  pakar  [13]. Salah  satu  kontribusinya  yang  paling  terkenal  dan  paling  penting  terhadap  perkembangan  sistem berbasis aturan(rule).
Rumus:
CF[H, E]   = MB[H, E] − MD[H, E] (2)
Penjelasan metode ‘Net Belief’: CF[H,E] = Faktor kepastian MB[H,E] = Measure of Belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H, jika dengan diberikan evidence E (antara 0 dan 1).
MD[H,E]  =  Measure  of  Disbelief  (ukuran  ketidakpercayaan)  terhadap  hipotesis  H,  jika  dengan  diberikan  evidence  E (antara 0 dan 1).
Dalam penggunaannya, CF(H,E) memiliki arti yang yang digunakan sebagai nilai kepastian yang diberikan oleh ahli  pakar  mengenai  bukti  pada  suatu  masalah  yang  dihadapi  sesuai  dengan  aturan.  Sedangkan  CF(E,e)  adalah  nilai kepercayaan yang didapat dari hasil bukti yang disediakan oleh pengguna sesuai dengan gejala yang didapatkan [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil

## 3.1.1 Data Penyakit
Pada tabel 1 data penyakit yang berjumlah sebanyak 4 penyakit yang akan menjadi hasil diagnosa user oleh sistem. Ke-4 penyakit  yang  digunakan  merupakan  penyakit  yang  sering  menyerang  padi  dan  menjadi  masalah  bagi  petani.  Yang dimana 4 penyakit itu berupa kresek, blas, bercak daun coklat dan tungro[15][16]. Ke-4 data penyakit ini akan digunakan sebagai hasil dari diagnosa yang menggunakan gejala. Gejala-gejala yang dipilih oleh user akan menghasilkan data sesuai dengan tabel 1 dan data ini dapat dilihat pada tabel 1 dibawah.
Tabel 1. Data penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi PTP01 Kresek 1. Aplikasi  jamur  dan  bakteri  yang  tepat  dan  teratur  dapat  membantu  mengurangi jumlah bakteri yang hidup dan menyebar.
2. Meminimalkan  kelebihan  air  atau  pengaliran  air,  dapat  membantu  mengurangi penyebaran penyakit karena bakteri hawar daun mudah menyebar melalui air.
3. Potong  dan  buang  bagian  tanaman  yang  terlihat  terinfeksi  untuk  menghindari penyebaran bakteri ke tanaman lain
4. Menerapkan teknik kultur tertentu, seperti pengaturan jarak tanam, pengelolaan air yang  baik,  dan  pemupukan  yang  tepat,  dapat  membantu  meminimalkan  risiko infeksi.
5. Pastikan untuk membersihkan dan memusnahkan sisa-sisa tanaman yang terinfeksi serta mengelola tanaman gulma di sekitar area pertanian PTP02 Blas 1. Pemberian  pupuk  organik  dan  anorganik  yang  cukup  pada  tanaman  padi  agar kondisinya tetap sehat dan kuat.
2. Jangan terlalu sering menggunakan pestisida yang terlalu keras, karena penggunaan yang tidak tepat bisa justru merusak tanaman.
3. Potong  dan  buang  daun-daun  yang  terlihat  terinfeksi.  Hal  ini  dapat  membantu mengurangi penyebaran infeksi ke daun-daun lainnya.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kode Penyakit Nama Penyakit Solusi 4. Pastikan sistem irigasi dan drainase berfungsi dengan baik. Hindari genangan air yang  berkepanjangan,  karena  kondisi  lembap  memfasilitasi  pertumbuhan  jamur penyebab blas.
5. Penyiangan gulma untuk mengurangi kelembaban. PTP03 Bercak  Daun Cokelat Pengendalian penyakit tanaman padi secara kimia dengan menyemprotkan mancozeb 0.25%, captan, captafol, metil tiofanat, dan lain-lain PTP04 Tungro Pengendalian penyakit tanaman padi secara kimia dengan insektisida butiran(carbofuran)

## 3.1.2 Data gejala penyakit padi
Pada tabel 2 terdapat data 24 gejala penyakit tanaman padi yang berasal dari 4 penyakit yang dikumpulkan ke dalam 1 tabel[17][18]. Data ke-24 gejala penyakit tersebut akan digunakan oleh user dan diproses oleh sistem untuk menghasilkan penyakit yang sesuai dengan gejala. Data ke-24 gejala penyakit padi tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah.
Tabel 2. Data gejala penyakit Kode Gejala Gejala MB  MD GTPT01 Daun menjadi layu dan menguning 0.4 0.02 GTPT02 Bintik-bintik pada daun yang berwarna cokelat atau hitam 0.4 0.01 GTPT03 Daun berubah menjadi keriting atau menggulung 0.3 0.06 GTPT04 Daun berubah menjadi kering dan mudah rontok 0.5 0.06 GPTP05 Batang terdapat bercak-bercak hitam atau cokelat 0.6 0.07 GPTP06 Buah matang menjadi layu dan berubah warna menjadi kecokelatan atau kehitaman 0.2 0.09 GPTP07 Akar terdapat bercak-bercak hitam atau cokelat 0.4 0.01 GPTP08 Penggelapan warna terjadi pada akar 0.5 0.01 GPTP09 Akar mati atau busuk 0.7 0.04 GPTP10 Bercak-bercak berwarna cokelat di akar 0.8 0.03 GPTP11 Bercak berwarna cokelat kering dari ujung hingga pangkal batang 0.9 0.01 GPTP12 Bercak-bercak berwarna cokelat keabuan yang menyebar ditengah-tengah daun 0.6 0.02 GPTP13 Bercak-bercak berwarna cokelat kehitaman pada bagian samping buah 0.2 0.03 GPTP14 Mengeringnya permukaan daun di sekitar bercak 0.4 0.02 GPTP15 Bercak-bercak cokelat bundar atau oval dengan lingkaran kuning 0.9 0.02 GPTP16 Bercak-bercak berbentuk oval berwarna cokelat tua memanjang tapi bagian tengahnya berwarna kuning pucat 0.5 0.04 GPTP17 Bercak-bercak berwarna transparan seperti mata burung dengan lingkaran berwarna putih di tengah daun tua 0.3 0.01 GPTP18 Daun yang masih muda dengan tepi daun yang tampak berwarna hitam, menggulung, dan gugur 0.2 0.01 GPTP19 Pusat abu-abu muncul di tengah-tengah dan tepian cokelat kemerahan 0.6 0.09 GPTP20 Daun layu 0.5 0.05 GPTP21 Batang membusuk 0.8 0.05 GPTP22 Perubahan warna daun yang masih muda pada padi yang membuat daun menguning hingga berwarna jingga 0.4 0.01 GPTP23 Daun-daun melintir 0.6 0.05 GPTP24 Buah berlubang dan keriput 0.6 0.07

## 3.1.3 Data Relasi dari Gejala dan Penyakit
Data tabel 3 relasi ini didapatkan dari jurnal, buku dan wawancara bersama ahli pakar yang telha diperiksa dan disetujui oleh ahli pakar itu sendiri. Data pada tabel 3 ini nantinya akan digunakan sebagai acuan untuk mendiagnosa hasil survei 30 orang petani yang akan dicocokan dengan penyakit yang sesuai dengan gejala yang ada. Data relasi antara penyakit dan gejalanya dapat dilihat pada tabel 3 dibawah.
Tabel 3. Data relasi dari gejala dan penyakit
Kode Gejala  PTP01  PTP02  PTP03  PTP04 GTPT01  GTPT02   GTPT03  GTPT04  GPTP05 

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kode Gejala  PTP01  PTP02  PTP03  PTP04 GPTP06    GPTP07  GPTP08  GPTP09   GPTP10  GPTP11  GPTP12  GPTP13  GPTP14  GPTP15  GPTP16  GPTP17  GPTP18  GPTP19  GPTP20  GPTP21   GPTP22  GPTP23  GPTP24 

## 3.1.4 Aturan Kaidah (Rule) Berdasarkan Nilai Certainty Factor
Metode  yang  digunakan  dalam  rule  untuk  menghitung  certainty  factor  dari  penyakit  padi  adalah  dengan  melakukan wawancara  dengan  pakar  dibidang  pertanian  terutama  yang  memahami  atau  ahli  pakar  dari  tanaman  padi.  Nilai  rule diperoleh  dari  seorang  pakar  yang  ahli  dibidang  pertanian  dan  tanaman  padi  yang  menginterpretasi  “term”,  sehingga memudahkan  interpretasi “term” dan pemanfaatannya[19]. Kerangka kerja  ini telah terbukti sangat  bermanfaat dalam pengembangan dan peningkatan sistem berbasis aturan (rule), memungkinkan proses pengambilan keputusan yang lebih akurat  dan  handal  dalam  berbagai  bidang.  Akibatnya,  metode  ini  telah  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  sistem berbasis aturan (rule) secara signifikan, menjadikannya alat yang sangat diperlukan di berbagai industri dan sektor. Yang dimana rule dalam penelitian ini direpresentasikan dalam tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Aturan kaidah berdasarkan nilai certainty factor
No. Rule 1. RULE 1 : IF GTPT01 AND GTPT02 AND GTPT03 AND GTPT04 AND GPTP05 AND GPTP06 AND GPTP07 AND GPTP08 AND GPTP09 THEN PTP01 2. RULE 2 : IF GTPT01 AND GTPT02 AND GTPT03 AND GTPT04 AND GPTP05 THEN PTP01 3. RULE 3 : IF GTPT01 AND GPTP05 AND GPTP06 AND GPTP07 AND GPTP08 AND GPTP09 THEN PTP01 4. RULE 4 : IF GTPT01 AND GTPT02 AND GTPT03 AND GTPT04 AND GPTP10 AND GPTP11 AND GPTP12 AND GPTP14 AND GPTP21 THEN PTP01 5. RULE 5 : IF GTPT01 AND GTPT02 AND GTPT03 AND GTPT04 AND GPTP05 AND GPTP06 AND GPTP07 THEN PTP01
6. RULE 6 : IF GTPT01 AND GTPT02 AND GTPT03 AND GTPT04 AND GPTP05 AND GPTP06 AND GPTP07 AND GPTP08 THEN PTP01 7. RULE 7 : IF GPTP05 AND GPTP06 AND GPTP07 AND GPTP08 AND GPTP09 THEN PTP01 8. RULE 8 : IF GTPT02 AND GPTP10 AND GPTP11 AND GPTP12 AND GPTP13 AND GPTP14 THEN PTP02 9. RULE 8 : IF GTPT02 AND GPTP11 AND GPTP12 AND GPTP13 AND GPTP14 THEN PTP02 10. RULE 9 : IF GTPT02 AND GPTP12 AND GPTP13 AND GPTP14 THEN PTP02 11. RULE 10 : IF GTPT02 AND GPTP10 AND GPTP11 AND GPTP15 AND GPTP16 AND GPTP18 THEN
PTP02
12. RULE 11 : IF GTPT02 AND GPTP11 AND GPTP12 AND GPTP13 AND GPTP08 AND GPTP06 AND GPTP20 THEN PTP02
13. RULE 12 : IF GPTP06 AND GPTP09 AND GPTP15 AND GPTP16 AND GPTP17 AND GPTP18 AND GPTP19 AND GPTP20 AND GPTP21 THEN PTP03 14. RULE 13 : IF GPTP06 AND GPTP09 AND GPTP15 AND GPTP16 AND GPTP17 THEN PTP03 15. RULE 14 : IF GPTP06 AND GPTP09 AND GPTP18 AND GPTP19 AND GPTP20 AND GPTP21 THEN
PTP03
16. RULE 15 : IF GPTP06 AND GPTP09 AND GPTP15 AND GPTP16 AND GPTP17 AND GPTP18 AND GPTP19 AND GPTP22 AND GPTP23 THEN PTP03 17. RULE 16 : IF GPTP06 AND GPTP22 AND GPTP23 AND GPTP24 THEN PTP04
18. RULE 17 : IF GPTP22 AND GPTP23 AND GPTP24 AND GPTP12 AND GPTP13 THEN PTP04

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.1.5 Perhitungan Certainty Factor
Perhitungan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  certainty  factor  (CF)  untuk  mengetahui  penyakit  apa  yang menyerang tanaman padi dari 30 orang petani. Yang dimana penelitan ini menggunakan bobot yang dicantumkan dalam tabel 5 [20]:
Tabel 5. Bobot kondisi certainty factor Kondisi Bobot Tidak tahu(unknow) 0 Kemungkinan(maybe) 0.4 Kemungkinan besar(probably) 0.6 Hampir pasti(almost certainly) 0.8 Pasti (definitely) 1,0
Dari tabel 5 dapat diketahui jenjang nilai yang bisa dimasukan sebagai nilai MD dan MB. Sehingga, dengan nilai- nilai yang terdapat pada tabel 5 dapat dijadikan referensi sebagai nilai perhitungan certainty factor. Data perhitungan yang digunakan sebagai data uji coba merupakan hasil dari survei 30 orang petani Kota Bima, NTB yang dapat dilihat dalam tabel  6.  Data  dalam  tabel  6  merupakan  data  hasil  survei  yang  dimana  data  gejalanya  sudah  dihitung,  sehingga menghasilkkan data nilai penyakitnya. Data hasil perhitungan ini dapat dilihat pada tabel 6 dibawah.
Tabel 6. Data hasil perhitungan certainty factor No. Nama Kode Penyakit CF Kresek CF Blas CF Bercak Daun Cokelat CF Tungro 1. NAMAPHS01 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP14, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247  0.9173801 - 0.4308 2. NAMAPHS02 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 3. NAMAPHS03 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 4. NAMAPHS04 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 5. NAMAPHS05 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 6. NAMAPHS06 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 7. NAMAPHS07 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 8. NAMAPHS08 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.4308 9. NAMAPHS09 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326 10. NAMAPHS10 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, 0.760826247 0.926796 0.911 0.67326

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 11. NAMAPHS11 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.67326 12. NAMAPHS12 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.67326 13. NAMAPHS13 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.917192 0.84052 0.67326 14. NAMAPHS14 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.917192 0.84052 0.67326 15. NAMAPHS15 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.67326 16. NAMAPHS16 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 17. NAMAPHS17 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 18. NAMAPHS18 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.554 19. NAMAPHS19 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.917192 0.84052 0.67326 20. NAMAPHS20 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 21. NAMAPHS21 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.554 22. NAMAPHS22 GPTP02, GPTP12, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 23. NAMAPHS23 GPTP02, GPTP12, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 24. NAMAPHS24 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.554 25. NAMAPHS25 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.7495053 0.926796 0.84052 0.67326 26. NAMAPHS26 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06 0.760826247 0.926796 0.84052 0.67326 27. NAMAPHS27 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.67326 28. NAMAPHS28 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP22 , GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.67326

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
29. NAMAPHS29 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.7204 0.84052 0.554 30. NAMAPHS30 GPTP02, GPTP12, GPTP15, GPTP23, GPTP05, GPTP11, GPTP21, GPTP06, GPTP08 0.760826247 0.926796 0.84052 0.554

## 3.1.6 Perbandingan Sistem Pakar dengan Ahli Pakar
Berdasarkan tabel 6 yang merupakan tabel perhitungan dari 4 penyakit pada tanaman padi yang menggunakan 24 gejala untuk menghitung nilai MB dan nilai MD  yang menghasil  nilai certainty  factor, maka  dibuat tabel 7  yang  merupakan tabel  perbandingan  hasil  diagnosa  sistem  dan  ahli  pakar.  Yang  dimana  tabel  7  ini  menguji  apakah  hasil  data  yang dikeluarkan atau dihasilkan oleh  sistem  sama dengan  hasil  yang diberikan oleh  ahli pakar. Rincian perbandingan atau pengujian keakurasian dapat dilihat pada tabel 7 dibawah.
Tabel 7. Data perbandingan sistem pakar dan ahli pakar
No. Nama Sistem Pakar Ahli Pakar Ket 1. NAMAPHS01 Blas Blas Sesuai 2. NAMAPHS02 Blas Blas Sesuai 3. NAMAPHS03 Blas Blas Sesuai 4. NAMAPHS04 Blas Blas Sesuai 5. NAMAPHS05 Blas Blas Sesuai 6. NAMAPHS06 Blas Blas Sesuai 7. NAMAPHS07 Blas Blas Sesuai 8. NAMAPHS08 Blas Blas Sesuai 9. NAMAPHS09 Blas Blas Sesuai 10. NAMAPHS10 Blas Blas Sesuai 11. NAMAPHS11  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 12. NAMAPHS12  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 13. NAMAPHS13 Blas Blas Sesuai 14. NAMAPHS14 Blas Blas Sesuai 15. NAMAPHS15  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 16. NAMAPHS16  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 17. NAMAPHS17  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 18. NAMAPHS18 Blas Blas Sesuai 19. NAMAPHS19 Blas Blas Sesuai 20. NAMAPHS20 Blas Bercak Daun Cokelat  Tidak Sesuai 21. NAMAPHS21 Blas Blas Sesuai 22. NAMAPHS22  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 23. NAMAPHS23  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 24. NAMAPHS24 Blas Blas Sesuai 25. NAMAPHS25 Blas Blas Sesuai 26. NAMAPHS26 Blas Blas Sesuai 27. NAMAPHS27 Blas Blas Sesuai 28. NAMAPHS28 Blas Blas Sesuai 29. NAMAPHS29  Bercak Daun Cokelat  Bercak Daun Cokelat Sesuai 30. NAMAPHS30 Blas Blas Sesuai
Dari data perhitungan 30 orang petani tersebut didapatkan sebanyak 1 orang petani yang perhitungan diagnosanya tidak sama dengan hasil diagnosa ahli pakar padi. Yang dimana penelitian sistem pakar dengan metode certainty factor ini menghasilkan 96% jawaban yang sesuai dengan hasil jawaban ahli pakar.

## 3.1.7 Hasil Confusion Matrix
Dari data hasil perbandingan yang ada pada tabel 7 didapatkan 24 data petani yang sesuai dengan data hasil diagnosa ahli pakar dan 6 data yang tidak sesuai. Maka, dibuatlah  tabel confusion matrix untuk uji keakuratan sesuai dengan tabel 8 dibawah.
Tabel 8. Confusion Matrix Kelas PTP01 PTP02 PTP03 PTP04 FN PTP01 0 0 0 0 0 PTP02 0 21 0 0 0 PTP03 0 1 8 0 1 PTP04 0 0 0 0 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kelas PTP01 PTP02 PTP03 PTP04 FN FP 0 1 0 0 TP TN 30 8 22 30
Pada tabel 8 diatas dijelaskan bahwa terdapat 29 yang termasuk ke dalam nilai TP atau nilai kolom total jumlah hasil diagnosa yang sesuai.  Kemudian, sebanyak 1 merupakan nilai FP atau total nilai kolom hasil tidak sesuai dengan pakar dan nilai FN atau total nilai baris hasil tidak sesuai sebanyak 1. Rata-rata TN atau total nilai kolom dan baris seluruh kelas sebanyak 22.5.
Langkah selanjutnya akan dilakukan perhitungan sensitivity, specificity, accuracy dan error rate.
Sensitivity =   [ TP TP+FN ]  × 100% =   [ 29 29+1 ] × 100% = 96%
Specificity =   [ TN TN+FP ] × 100% = [ 22,5 22,5+1 ] × 100% = 95,74%
Accuracy = sensitivity P P+N + specificity N P+N = 96% 51,5 51,5+2 + 95,74% 2 51,5+2 = 95,99%
Error rate = FP+FN (P+N) × 100% = 1+1 51,5+2 × 100% = 3,73%

## 3.2 Pembahasan
Dalam penelitian  ini terdapat  beberapa hasil  yang ditampilkan dalam  sistem  yang telah dibuat  menggunakan  PHP  dan MYSQL. Sistem yang dibuat memiliki 2 menu utama yaitu menu home dan diagnosa penyakit.

## 3.2.1 Halaman Home
Pada gambar 2 merupakan implementasi halaman bagian home yang menampilkan nama, gambar dan penjelasan dari 4 penyakit yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Halaman Home

## 3.2.2 Halaman Diagnosa Penyakit
Pada gambar  3  merupakan  implementasi  sistem pakar  halaman diagnosa penyakit,  yang  dimana ketika user  masuk ke dalam sistem dan memilih menu diagnosa penyakit, maka sistem akan menampilkan daftar 24 gejala yang bisa dipilih oleh user untuk mendiagnosa penyakit yang menyerang padi. Kemudian, ketika user selesai  menginput gejala yang ada pada  browser  dan  menekan  tombol  diagnosa,  maka  sistem  akan  menampilkan  halaman  hasil  diagnosa  penyakit  yang terlihat pada gambar gambar 4.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.2.3 Halaman Hasil Diagnosa Penyakit
Pada gambar 4 menunjukan halaman bagian hasil akhir dari diagnosa yang dilakukan oleh user pada saat user memilih gejala-gejala  yang  dirasa  user  menyerang  padi  mereka.  Pada  gambar  4  yang  merupakan  halaman  hasil  diagnosa menampilkan  nama  penyakit  yang  menyerang  padi  dan  memberikan  solusi  terhadap  penyakit  tersebut  sesuai  dengan gambar 4.
Gambar 4. Halaman Hasil Diagnosa Penyakit

## 3.3 Pengujian
Pengujian pada tabel 9 merupakan pengujian black box, yang dimana pengujian ini bertujuan untuk mengecek apakah sistem  berjalan  dengan  baik  atau tidak.  Sehingga,  dapat  dilakukan  perbaikan  ketika  diketahui  ada  yang  tidak  berjalan dengan baik pada sistem.
Tabel 9. Pengujian Sistem User Pengujian Skenario Uji Realisasi Hasil Menu Utama Menekan menu home Menampilkan halaman home Berhasil Menekan menu diagnosa penyakit Menampilkan daftar gejala-gejala penyakit padi Berhasil Diagnose Penyakit Menekan checklist box Menampilkan checklist pada checklist box Berhasil Menekan tombol diagnose Menampilkan  hasil  diagnosa  penyakit  dan  solusi padi Berhasil
Berdasarkan tabel 9 diatas, dapat disimpulkan bahwa sistem telah berjalan dengan baik. Tidak ada fungsi sistem yang mengalami error, sehingga menyebabkan sistem tidak berjalan dengan lancar.

## 4. KESIMPULAN
Metode  Certainty  Factor  yang  digunakan  dalam  penelitian  sistem  pakar  ini  berhasil  diimplementasikan  dalam pengembangan sistem yang dibuat berbasis website untuk menentukan hasil diagnosa penyakit pada tanaman padi secara tepat dan benar karena  hasil diagnosa ini  berhasil  menyesuaikan dengan hasil diagnosa yang diberikan ahli pakar atau ahli  dibidang  penyakit  tanaman  padi.  Metode  certainty  factor  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan perhitungan berbasis nilai MD dan nilai MB yang digunakan untuk menghitung nilai yang dihasilkan oleh gejala-gejala yang dipilih oleh user sehinggan sistem bisa menghitung nilai total certainty factor yang menghasilkan nama penyakit dan  solusi  dari  gejala-gejala  yang  diberikan  oleh  user.  Pada  sistem  pakar  ini  digunakan  24  gejala  yang  berasal  dari  4 penyakit yang menyerang tanaman padi dengan solusi dari penyakit yang menyerang tanaman padi tersebut. Penggunaan certainty  factor, dapat  menentukan klasifikasi penyakit pada padi, dengan  masukan berupa gejala-gejala penyakit padi yang dapat memberikan solusi sesuai dengan penyakit pada tanaman padi. Berdasarkan hasil perhitungan certainty factor dari  30  data  contoh  yang  didapatkan  dari  petani  yang  berasal  dari  Kota  Bima,  NTB  yang  digunakan  dalam  sistem menunjukan  bahwa  sekitar  80%  akurasi  sistem  berjalan  dengan  baik  dan  bisa  digunakan  untuk  mempermudah  petani untuk mendiagnosa penyakit pada padi.

## REFERENCES
[1] Asmuliani, M. Darmawan, I. Made Sudiarta, and R. Megasari, “Pertumbuhan tanaman padi (Oryza Sativa L.) varietas ponelo pada berbagai dosis pupuk nitrogen dan jumlah benih per lubang tanam,” J. Pertan. Berkelanjutan, vol. 9 No. 1, no. 1, pp. 01– 17, 2021.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[2] Mergono Adi Ningrat, Carolina Diana Mual, and Yohanis Yan Makabori, “Pertumbuhan dan Hasil Tanaman Padi (Oryza sativa L.) pada Berbagai Sistem Tanam di Kampung Desay, Distrik Prafi, Kabupaten Manokwari,” Pros. Semin. Nas. Pembang. dan Pendidik. Vokasi Pertan., vol. 2, no. 1, pp. 325–332, 2021, doi: 10.47687/snppvp.v2i1.191.
[3] BPS NTB, “Luas Panen dan Produksi Padi di Nusa Tenggara Barat 2022 (Hasil Kegiatan Pendataan Statistik Pertanian Tanaman Pangan Terintegrasi dengan Metode Kerangka Sampel Area),” Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara Barat. [Online]. Available: https://ntb.bps.go.id/publication/2023/09/15/70c4d0ce7eb32043181d4ca1/luas-panen-dan-produksi-padi-di-nusa- tenggara-barat-2022--hasil-kegiatan-pendataan-statistik-pertanian-tanaman-pangan-terintegrasi-dengan-metode-kerangka- sampel-area-.html
[4] A. Hanifa, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Aritmia Menggunakan Certainty Factor,” J. SANTI - Sist. Inf. dan Tek. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 41–48, 2022, doi: 10.58794/santi.v2i1.63.
[5] S. Wahyuni and P. M. Hasugian, “SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknologi) Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ayam Kampung Menggunakan Metode Certainty Factor ( 1 Sri Wahyuni, Paska Marto Hasugian 2 ) Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ayam Kampung Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 2, pp. 60–65, 2022.
[6] I. L. Yuza and M. Sihombing, “THE CERTAINTY FACTOR METHOD IN DISEASES OF THE SPINAL NERVES,” J. Math. Technol., vol. 2, no. November, pp. 193–205, 2023, [Online]. Available:
http://journal.binainternusa.org/index.php/matech/article/view/162
[7] A.  Suprika,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pencernaan  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Teknologipintar.org, vol. 3, no. 3, pp. 1–19, 2023.
[8] S. Sistem et al., “Rancang Bangun Expert System Diagnosa Penyakit Mata Manusia Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inform. dan Teknol., vol. 7, no. 1, pp. 255–266, 2024, doi: https://doi.org/10.29408/jit.v7i1.24119.
[9] S.  Maryana  and  D.  Suhartini,  “Implementasi  Certainty  Factor  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Sapi,”  Chain    J.  Comput.  Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2022, doi: 10.58602/chain.v1i1.5.
[10]  Siti Nur Aeni, “5 Jenis Penyakit Padi,”  Kompas. [Online]. Available:  https://agri.kompas.com/read/2022/11/09/164957584/5- jenis-penyakit-padi-dan-gejala-yang-ditimbulkan?page=all
[11]  M. Zulham, D. Saripurna, and M. Z. Siambaton, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Hepatitis dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes dan Certainty Factor,” Blend Sains J. Tek., vol. 2, no. 1, pp. 1–15, 2023, doi: 10.56211/blendsains.v2i1.241.
[12]  M. Safitri, F. Insani, N. Yanti, and L. Oktavia, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Stress Pasca Trauma Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 4, p. 594, 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6309.
[13]  I. Kamil Siregar and M. Ihsan, “Application of the Certainty Factor Method for Diagnose Palm Oil Disease Web-Based,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 3, pp. 581–590, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.242
[14]  L.  Utari  and  M.  F.  Ilhami,  “Identifikasi  Gejala  Penyakit  Pada  Domba  menggunakan  Metode  Teorema  Bayes  Dan  Certainty Factor,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 12, no. 1, pp. 95–104, 2022, doi: 10.36350/jbs.v12i1.134.
[15]  Siti Nur Aeni and S. R. D. Setiawan, “4 Penyakit Tanaman Padi yang Bisa Menyebabkan Gagal Panen.” [Online]. Available: https://agri.kompas.com/read/2022/09/03/155636784/4-penyakit-tanaman-padi-yang-bisa-menyebabkan-gagal-panen?page=all
[16]  D. T. P. Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan, “Prakiraan Serangan OPT Utama Padi, Jagung, Kedelai, dan Akabi  di  Indonesia  MT.  2023,”  Balai  Besar  Peramalan  Org.  Pengganggu  Tumbuh.,  pp.  1–192,  2023,  [Online].  Available: https://bdsp2.pertanian.go.id/siperditan/rekomenpdf/opttp/BUKU PRAKIRAAN OPT PANGAN MT 2023 -cetak.pdf
[17]  E. Arsitasari, N. R. Hanik, and T. Wiharti, “Identification of Pests, Diseases, and Nutrient Deficiencies in Rice (Oriza Sativa L.) Variety Sunggal,” J. Biol. Trop., vol. 23, no. 2, pp. 93–103, 2023, doi: 10.29303/jbt.v23i2.5545.
[18]  L. C. Agatha, A. Desiani, and B. Suprihatin, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Padi,” JAGROS, vol. 7, pp. 57–69, 2023, doi: http://dx.doi.org/10.52434/jagros.v7i2.2577.
[19]  R. S. Putra and Y. Yuhandri, “Sistem Pakar dalam Menganalisis Gangguan Jiwa Menggunakan Metode Certainty Factor,”  J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 227–232, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.70.
[20]  F. Lalo Nusa, S. Adi Wibowo, and D. Rudhistiar, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Anjing Menggunakan Metode Certainty Factor,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 245–252, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4627.