## SISTEM PAKAR MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT TANAMAN KACANG PANJANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Yulian Findawati 1 , Muhammad Alfan Rosid 2 , Sutarman 3 1,2,3 Fakultas Saintek, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo Jl. Mojopahit No.666 B, Sidowayah, Celep, Kec. Sidoarjo, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur 61215 Co Responden Email: yulianfindawati@umsida.ac.id

## Article history
Received Feb 26, 2021 Revised July 05, 2021 Accepted Sept 29, 2021 Available online Oct 04, 2021

## Keywords
Expert System, Certainty Factor, Long Bean
Abstract
Diseases in plants are always found in every plant is not foreign to farmers, but the  problem is whether the  disease  causes significant  losses or not. Sometimes farmers know that their crops are attacked by disease, but farmers do not know what disease is attacking their crops. In addition, another thing that causes crop failure  is  due  to  errors  in  handling  and  choosing  drugs.  The  expert  system  for identifying long bean plant diseases is an application that allows users to identify long bean plant diseases. Users also know the type of long bean plant disease that is  being  experienced  along  with  information  and  solutions,  based  on  the symptoms  experienced  by  the  long  bean  plant.  long  bean  plant  based  on  the symptoms experienced  by the  plant. Based on 10 test  data, the  results showed that the suitability of the root system application and expert results was 90%.

## Riwayat
Diterima 26 Feb 2021 Revisi 05 Juli 2021 Disetujui 29 Sept 2021
Terbit 04 Oktober 2021

## Kata Kunci
Sistem Pakar, Certainty Factor, Kacang Panjang

## Abstrak
Penyakit pada tanaman senantiasa dijumpai pada setiap tanaman tidaklah asing lagi  bagi  petani,  tetapi  masalahnya  adalah  apakah  penyakit  tersebut menimbulkan  kerugian  yang  berarti  atau  tidak.  Kadang  -  kadang  petani  tahu kalau tanamannya diserang penyakit, tetapi petani tidak tahu penyakit apa yang sedang  menyerang  tanaman  mereka.  Selain  itu  hal  lain  yang  menyebabkan kegagalan panen adalah karena kesalahan dalam penanganannya dan memilih obat. Sistem pakar mengidentifikasi penyakit tanaman kacang panjang adalah suatu aplikasi yang memungkinkan pengguna untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kacang panjang. Pengguna juga mengetahui jenis penyakit tanaman kacang  panjang  yang  sedang  dialami  beserta  keterangan  dan  solusinya, berdasarkan  gejala  yang  dialami  tanaman  kacang  panjang.Berdasarkan  pada hasil  pengujian  program,  sistem  pakar  mengidentifikasi  penyakit  tanaman kacang panjang dengan menggunakan metode certainty factor berbasis web ini cukup  membantu  untuk  mengidentifikasi  penyakit  tanaman  kacang  panjang berdasarkan pada gejala-gejala yang dialami tanaman tersebut. Berdasarkan 10 data hasil uji didapatkan hasil bahwa kesesuaian aplikasi sistem akar dan hasil pakar yaitu 90%

## PENDAHULUAN
Sistem  pakar  dapat  diartikan  sebagai sebuah program kecerdasan komputer dengan segudang  pengetahuan  dari  seorang  pakar yang  memberikan  informasi  secara  akurat. Sistem  pakar  dirancang  untuk  menirukan kamampuan seorang pakar seperti pada bidang pertanian,  perekonomian,  kesehatan  dan  lain sebagainya. Pengetahuan yang ada pada sistem pakar  didapat  dari  orang  yang  pakar  dalam bidangnya  dan  sistem  ini  berusaha  untuk meniru metodologi dan kinerjanya (Kusumadewi, 2003).
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian kali ini ialah metode factor kepastian (certainty factor),  metode  ini  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  (T  Sutojo,  2013).  Kacang panjang  ( Vigna  sinensis  L .)  merupakan  salah satu jenis tanaman hortikultura yang menempati urutan ke- 8 dari 20 jenis sayuran yang  dikonsumsi  di  Indonesia.  Kacang panjang  sebagai  sumber  vitamin  dan  mineral menjadi  salah  satu  manfaat  dalam  upaya peningkatan gizi masyarakat. Kacang panjang banyak mengandung  vitamin A dan vitamin C serta  mengandung  mineral  terutama  pada polong muda (Darmiati dkk, 2015).Salah satu kiat  sukses  bertanam  kacang  panjang  adalah keberhasilan  dalam  pengendalian  hama  dan penyakit.  Ada  beberapa  jenis  penyakit  yang menyerang tanaman kacang panjang diantaranya  adalah  layu  ( Fusarium  sp. ), antraknosa  ( Colletatrichum  sp .),  nematoda puru  akar  ( Meloidogyne  sp.) dan  penyakit mosaik.  Penyakit  merupakan  suatu  keadaan tanaman  yang  pertumbuhannya  terganggu akibat  adanya  organisme  pengganggu  selain hama.  Penyakit  pada  tanaman  senantiasa dijumpai  pada  setiap  tanaman  tidaklah  asing lagi  bagi  petani,  tetapi  masalahnya  adalah apakah penyakit tersebut menimbulkan kerugian  yang  berarti  atau  tidak.  Kadang  - kadang petani tahu kalau tanamannya diserang penyakit, tetapi petani tidak tahu penyakit apa yang  sedang  menyerang  tanaman  mereka. Selain itu hal lain yang menyebabkan
kegagalan  panen  adalah  karena  kesalahan dalam penanganannya dan memilih obat yang akan  digunakan  dan  komposisi  obat  yang digunakan  untuk  menanggulangi  penyakit, mungkin  karena  dosisnya  terlalu  banyak, sehingga  tanaman  menjadi  rusak  bahkan  ada yang  mati.  Hal  ini  yang  mendorong pembangunan  sebuah  sistem  pakar    dapat mengidentifikasi  penyakit  tanaman  kacang panjang  yang  dimana  sistem  pakar  ini  dapat mempermudah  petani  atau  pengguna  dalam mengidentifikasi  penyakit  tanaman  kacang panjang tersebut melalui gejala yang ditimbulkan.  Pada  penelitian  Riski  Annisa dengan  judul  Sistem  Pakar  Metode Certainty Factor Untuk  Mendiagnosa  Tipe  Skizofrenia pada  tahun  2018  menghasilkan  sistem  pakar gangguan  jiwa  tipe  skizofrenia,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  gangguan  jiwa  tipe skizofrenia  ini  telah  mampu  memberikan informasi  kepada  pengguna  mengenai  tipe skizofrenia  yang  dideritanya  berdasarkan gejala-gejala yang diberikan. Menurut penelitian  Mohammad  Arifin,  Slamin,  Windi Eka  Yulia  Retnani  dengan  judul  Penerapan Metode Certainty Factor.
Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau pada tahun  2017  Proses  konsultasi  yang  dilakukan user untuk mendapatkan hasil data hama atau penyakit  dalam  persentasenya,  nilai  tertinggi yang dicapai ialah 99.985729744%. walaupun tidak pernah mencapai angka 100%, menggunakan metode certainty factor dalampenerapan  sistem  pakar  masih  sangat cocok.    Menurut  penelitian  Rahmad  Dian, Sumijan,  Yuhandri    pada  tahun  2020  dengan judul  .Sistem  Pakar  dalam  Identifikasi Kerusakan Gigi pada Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty  Factor  menghasilkan  system  pakar yang      menjadi    alternatif    konsultasi    untuk mengetahui  jenis  kerusakan  dan  penanganan secara    dini.    Sistem    pakar      ini      mem  iliki tingkat      akurasi      sebesar      91.20%  .Pada penelitian Amanah Febrian Indriani , Eka Yuni Rachmawati , Jevita Dwi Fitriana dengan judul Pemanfaatan  Metode  Certainty  Factor  dalam Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  pada  Anak menghasilkan  tingkat  akurasi  sistem  yang telah  dilakukan  oleh  23  pasien  terdapat  22
kasus  yang  sesuai  dan  1  kasus  yang  tidak sesuai.  Jadi  tingkat  akurasi  sistem  setelah dilakukan pengujian terhadap 23 pasien adalah 96%.  Maka  dalam  penelitian  ini  mengangkat judul  “Sistem    Pakar  Mengidentifikasi Penyakit    Tanaman  Kacang  Panjang  Dengan Menggunakan    Metode  Certainty    Factor Berbasis  Web”.Dimana  sistem  ini  dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk membantu  dalam  mendapatkan  informasi tentang  penyakit  tanaman  kacang  panjang. Dalam  hal  ini  sudah  seharusnya  ada  sesuatu yang  bisa  untuk  mempermudah  para  petani kacang  panjang  agar  dengan  mudah  dapat mengetahui  gejala-gejala  tentang  penyakit pada tanaman kacang panjang, maka dibuatlah sistem  pakar  menggunakan  metode  certainty factor.

## KAJIAN LITERATUR DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
Tanaman  kacang  panjang  merupakan tanaman  yang  menjalar  dan  semusim  dengan tinggi kurang lebih 2,5 m. Batang tanaman ini tegak, silindris, lunak, berwarna hijau dengan permukaan licin. Daunnya majemuk, lonjong, berseling, panjang 6 - 8 cm, lebar 3 - 4,5 cm, tepi  rata,  pangkal  membulat,  ujung  lancip, pertulangan menyirip, panjang kurang lebih 4 cm,  berwarna  hijau,  dan  memiliki  akar tunggang  berwarna  coklat  muda  (Hariyanto, 2011).

## 2.2 Pengertian Certainty Factor
Certainty  factor (CF)  merupakan  nilai parameter klinis yang diberikan  MYCIN yang diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan untuk menunjukan besarnya kepercayaan dari sebuah pakar yang ahli dalam bidang tersebut. (Kusrini,  2008).  Certainty  factor  menyatakan konsep keyakinan dan ketidakyakinan, dalam rumusan sebagai berikut (Kusumadewi, 2003):
CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]……………………(1)
CF(H,E)    :      certainty  factor  dari  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala  (evidance) E. MB(H,E)  :    ukuran  kenaikan  kepercayaan (measure  of  increased  disbelief)  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H,E)
: ukuran kenaikan
ketidakpercayaan  (measure  of  increased
disbelief)  terhadap    hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
Berikut ini adalah deskripsi beberapa kombinasi  certainty  factor  terhadap  berbagai kondisi :
a. Certainty factor untuk kaidah premis tunggal
:
CF (H,E) = CF (E) * CF (rule) CF (user) * CF Pakar b . Certainty Factor untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * [1-CF[H,E] 1 CF combine CF[H,E] old , 3 =  CF[H,E] old + CF[H,E] 3 *   (1 -CF[H,E] old ]

## METODE PENELITIAN
Adapun flowchart system dapat dilihat pada gambar 1
Gambar 1. Flowchart system menggunakan metode certainty factor Setelah program dimulai maka akan ditampilkan  data  gejala  penyakit.Kemudia
User  memilih  gejala  yang  dirasakan.  Yang kemudian akan dicocokkan data gejala dengan penyakit.Kemudian  dilakukan  perhitungan dan  menghasilkan  diagnosa  berdasarkan metode certainty
factor
.
HASIL DAN PEMBAHASAN
1.1 Perhitungan Kasus Adapun basis pengetahuan jenis penyakit kacang panjang  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Basis Pengetahuan Jenis Penyakit
Untuk  basis  pengetahuan  gejala  penyakit kacang panjang dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 . Basis Pengetahuan Gejala Penyakit Untuk basis pengetahuan identifikasi penyakit pada tabel 3
Tabel 3 Basis Pengetahuan Identifikasi Penyakit Certainty  Factor merupakan  suatu metode yang digunakan untuk menyatakan  kepercayaan  pada  suatu diagnosa dari beberapa gejala. Dalam sesi konsultasi  penyakit  tanaman  kacang panjang, pengguna atau user system pakar diberikan  pilihan  atas  jawaban  yang masing-masing  memiliki  bobot  sebagai berikut : 1. Sangat Yakin = 1 2. Yakin = 0,8 3. Sedikit Yakin = 0,6 4. Tidak Yakin = 0,3 5. Tidak = 0 Semakin  User  yakin  bahwa  gejala tersebut memang dialami, maka semakin tinggi  pula  presentase  keyakinan  total yang  diperoleh.  Kemudian  menetukan nilai  bobot  keyakinan  pengguna  system pada  masing-masing  gejala,  dengan  cara system  pakar  mengajukan  pertanyaan tentang  gejala  penyakit  kacang  panjang pada  pengguna  system  .  Terdapat  24 pertanyaan  gejala  yang  diajukan,  antar lain : 1. Pakar :Apakah Busuk buah? User   : Yakin (CF user =0,8) 2. Pakar :Apakah pangkal batang terdapat  benang-benang  putih  seperti bulu?
User    : Tidak Yakin (CF user =0,3) 3. Pakar  :  Apakah  tanaman  menjadi
layu? User : Yakin (CF user = 0,8)
4. Pakar  : Apakah tanaman menguning secara perlahan ? User : Sangat Yakin (CF user = 1,0) 5. Pakar: Apakah pangkal batang membusuk? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6)
6. Pakar  : Apakah polongnya rusak? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 7. Pakar  : Apakah bercak kecil berwarna putih pada daun ? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6)
8. Pakar          :  Apakah  Bercak  cokelat bertepung  dikelilingi  cincin  cokelat pada daun ? User : Yakin (CF user = 0,8) 9. Pakar  : Apakah bercak kecil
berwarna cokelat tua pada daun ?
User : Yakin (CF user = 0,8) 10. Pakar  :  Apakah  buah  berjumlah sedikit ?
User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 11. Pakar  :  Apakah  buah  berukuran kecil ? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 12. Pakar  :  Apakah  bagian  tulang  daun menguning ?
User : Tidak Yakin (CF user =0,3) 13. Pakar  :  Apkah    tangkai  daun menguning ?
User : Tidak Yakin (CF user =0,3)
14. Pakar  : Apakah daun menjadi layu ?
User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 15. Pakar  : Apakah pertumbuhan tanaman   terhambat (kerdil) ? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 16. Pakar  : Apakah daun bergelombang? User : Yakin (CF user = 0,8) 17. Pakar  :  Apakah  ukuran  daun  lebih
kecil ?
User : Tidak Yakin (CF user = 0,3) 18. Pakar   : Apkh   daun melengkung ke
bwh?
User : Sedikit Yakin (CF user =0,6)
19. Pakar    :  Apakah  warna  daun  hijau lebih tua ?
User : Yakin (CF user = 0,8) 20. Pakar:  Apakah  membentuk  bunga, tidak      dapat membentuk buah?
User: Sedikit Yakin (CF user =0,6) 21. Pakar: Apkh daun brbh  mnjdi  hijau muda ?
User: Yakin (CF user = 0,8)
22. Pakar: Apakah daun berwarna kuning?
User: Yakin (CF user = 0,8)
23. Pakar: Apakah daun memilir ?
User: Sedikit Yakin (CF user =0,6)
24. Pakar: Apakah daun mengecil ? User : Sedikit Yakin (CF user =0,6) 25. Pakar:  Apakah  membentuk  bunga, dapat membentuk polong ?
User: Sangat Yakin (CF user = 1,0)
Langkah  selanjutnya  menghitung  nilai  CF dari masing-masing kaidah dengan mengakikan nilai CF pakar dan CF user menjadi
:
Langkah berikutnya, yaitu mengkombinasikan nilai  CF  dari  masing  –  masing  kaidah  untuk menentukan hasil identifikasi penyakit tanaman kacang panjang :

## Layu Sklerotium
CF combine (CF1,CF2)= CF1 + CF2 * (1 - CF1)= 0,72 + 0,7 * (1 - 0,72) =  0,7704 = Cf old1 CF combine (CF old1 ,CF3)  =  Cf old1 +  CF3  *  (1- Cf old1 )    =  0,7704    +  0,64  *  (1  -  0,7704)  = 0,917344 = CF old2 CF combine (CF old2 ,CF4)=  Cf old2 +  CF4  *  (1- Cf old2 )  =  0,917344  +  0,7*  (1-  0,917344)  = 0,9752032 = CF old3 CF combine (CF old3 ,CF5)=  Cf old3 +  CF5  *  (1- Cf old3 )= 0,9752032  + 0,54 * (1 -0,9752032)= 0,98859347 = CF old4 Prosentase  Keyakinan  =  CF combine * 100%= 0,98859347 * 100% = 98,859347
% = Penyakit  Layu Sklerotium
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  penyakit tanaman kacang panjang terkena penyakit layu sklerotium  dengan  prosentase  keyakinan  atau nilai 98,859347 %.
Kerat Daun CF combine (CF1,CF2)
=  CF1  +  CF2  *  (1- CF1) = 0,36 + 0,18 * (1 - 0,36) = 0,4752 CF old1 CF combine (CF old1 ,CF3) =  Cf old1 +  CF3  *  (1- Cf old1 )= 0,4752  + 0,4 * (1 - 0,4752)  = 0,68512 CF old2 CF combine (CF old2 ,CF4) =  Cf old2 +  CF4  *  (1- Cf old2 )=  0,68512  +  0,64  *  (1    -  0,68512)= 0,8866432 CF old3 Prosentase Keyakinan=  CF combine * 100% =  0,8866432  *  100%  =  88,  66432  %  = Penyakit Kerat Daun . Jadi dapat disimpulkan bahwa  penyakit  tanaman  kacang  panjang terkena penyakit kerat daun dengan prosentase keyakinan atau nilai 88, 66432  %.

## Layu Fusarium
CF combine (CF1,CF2) =  CF1  +  CF2  *  (1-
CF1)  = 0,3 + 0,3 * ( 1 – 0,3) = 0,51 = CF old1
CF combine (CF old1 ,CF3) =  Cf old1 +  CF3  *  (1- Cf old1 )  =  0,51  +  0,12  * (1 -  0,51)  =  0,5688  = CF old2 CF combine (CF old2 ,CF4)
= Cf old2 +
CF4  *  (1-  Cf old2 )  =  0,5688    +  0,12  *  (1  – 0,5688)= 0,620544 = CF old3 CF combine (CF old3 ,CF5)=  Cf old3 +  CF5  *  (1- Cf old3 )  =  0,620544  +  0,36  *  (1  -  0,620544)= 0,75714816 = CF old4 CF combine (CF old4 ,CF6)=  Cf old4 +  CF6  *  (1- Cf old )= 0,75714816  + 0,6 * (1 – 0,75714816)= 0,91257334 = CF old5 CF combine (CF old5 ,CF7)= Cf old5 + CF7 * (1- Cf old ) =  0,91257334  +  0,36  *  (1  -  0,91257334)= 0,944404694 = CF old6 Prosentase Keyakinan =  CF combine * 100% = 0,944404694   * 100%= 94,404694 % = Penyakit Layu Fusarium
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  penyakit tanaman kacang panjang terkena penyakit layu fusarium  dengan  prosentase  keyakinan  atau nilai 94,404694 %.
Penyakit Keriting CF combine (CF1,CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1)=
0,24 + 0,36 * (1 – 0,24) = 0,5136 = CF old1 CF combine (CF old1 ,CF3)=  Cf old1 +  CF3  *  (1- Cf old1 )= 0,5136  + 0 * (1 – 0,5136) = 0,5136  = CF old2 CF combine (CF old2 ,CF4)=  Cf old2 +  CF4  *  (1- Cf old2 ) = 0,5136 + 0,3 * (1 - 0,5136)= 0,65952 CF old3
CF combine (CF old3 ,CF5)=  Cf old3 +  CF5  *  (1- Cf old3 )=  0,65952  +  0,4  *  (1  -  0,65952)  = 0,795712 CF old3 CF combine (CF old4 ,CF6)=  Cf old4 +  CF6  *  (1- Cf old4 )  = 0,795712  + 0,42 * (1 - 0,795712)  = 0,88151296 CF old3 Prosentase  Keyakinan  =    CF combine *  100%= 0,88151296  *  100%  =  88,151296  %  = Penyakit  Keriting.  Jadi  dapat  disimpulkan bahwa  penyakit  tanaman  kacang  panjang terkena  penyakit  penyakit  keriting  dengan prosentase keyakinan atau nilai 88,151296  %.

## Mosaik
CF combine (CF1,CF2)= CF1 + CF2 * (1-CF1) = 0,4 + 0,4 * (1 – 0,4)= 0,64 = CF old1 CF combine (CF old1 ,CF3)=  Cf old1 +  CF3  *  (1- Cf old1 ) = 0,64    + 0,18 * (1 - 0,64)  = 0,7048 = CF old2 CF combine (CF old2 ,CF4)=  Cf old2 +  CF4  *  (1- Cf old2 )  =  0,7048      +  0,24  *  (1  -  0,7048)  = 0,775648 = CF old3 CF combine (CF old3 ,CF5)=  Cf old3 +  CF5  *  (1- Cf old3 ) = 0,775648 + 0,36 * (1 - 0,775648)  = 0,85641472 = CF old4 CF combine (CF old4 ,CF6)=  Cf old4 +  CF6  *  (1-
Cf old4 ) = 0,85641472 + 0,8 * (1 - 0,85641472) = 0,97128294 = CF old3 Prosentase Keyakinan =  CF combine * 100% = 0,97128294  *  100%=  97,  128294  %  = Penyakit  Mosaik.  Jadi  dapat  disimpulkan bahwa  penyakit  tanaman  kacang  panjang terkena  penyakit  mosaik  dengan  prosentase keyakinan atau nilai 97, 128294 %.

## 1.2 Implementasi Tampilan Menu
Pada  tampilan  menu  hasil  identiifkasi, user  dapat  melihat  kumpulan  riwayat  hasil identifikasi penyakit tanaman kacang panjang, jika  telah  melakukan  proses  identifikasi penyakit tanaman kacang panjang pada sistem pakar  ini  sebelumnya.  User  juga  dapat mencetak  riwayat  hasil  identifikasi  penyakit tanaman kacang panjang.
Gambar 2.  Tampilan Identifikasi Penyakit Tanaman Kacang Panjang
Pada  tampilan  form  identifikasi  penyakit tanaman kacang panjang terdapat pertanyaan- pertanyaan  gejala  tanaman  kacang  panjang yang  akan  diisi  oleh  user  untuk  menentukan jenis  penyakit  tanaman  kacang  panjang  user sesui dengan gejala yang dialami oleh tanaman kacang panjang.
Gambar 3. Tampilan Hasil Identifikasi Penyakit Tanaman Kacang Panjang
Pada tampilan hasil identifikasi penyakit tanaman kacang panjang, user dapat melihat  jenis  penyakit  tanaman  kacang panjang yang dialami saat ini dan mendapatkan solusi beserta keterangan penyakit tanaman kacang panjang tersebut.
1.3 Pengujian Adapun
pengujian dilakukan untuk
menentukan  kesesuaian  prosentase  hasil identifikasi aplikasi  system pakar dengan hasil pakar yang dapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Kesesuaian prosentase hasil sistem pakar dan hasil pakar
Maka  dari  itu  sistem  pakar  mengidentifikasi penyakit tanaman kacang panjang ini mempunyai  nilai  ke-erroran  sebesar  Nilai Error =(1/10) * 100% = 10% Sedangkan  nilai  kebenaran  dari  sistem  pakar mengidentifikasi  penyakit  tnaman  kacang panjang ini adalah Nilai Keakuratan =(9/10) *
100%=90 %
Berdasarkan 10 data hasil uji didapatkan hasil bahwa  kesesuaian  aplikasi  sistem  akar  dan hasil pakar yaitu 90%

## KESIMPULAN
1. Berdasarkan pada hasil pengujian program,  sistem  pakar  mengidentifikasi penyakit tanaman kacang panjang dengan menggunakan  metode  certainty  factor berbasis  web  ini  cukup  membantu  untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kacang  panjang  berdasarkan  pada  gejala- gejala yang dialami tanaman tersebut.
2. Nilai  CF  pakar  dan  CF  user  berkisar  0 sampai  dengan  1,  jika  keluaran  CF  hasil mendekati  1  maka  nilai  kepastiannya mendekati  benar,  begitu  juga  sebaliknya jika keluaran CF hasil mendekati 0 maka kepastiannya mendekati salah.
3. Sistem  pakar  mengidentifikasi  penyakit tanaman kacang panjang ini memudahkan bagi para pengguna untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kacang  panjang  yang  dialami.  Selain  itu pengguna juga dapat memperoleh berbagai macam informasi tentang tanaman  kacang  panjang  yang  telah disediakan  dengan  nilai  akurasi    dari sistem  pakar  mengidentifikasi  penyakit tnaman  kacang  panjang  ini  adalah  Nilai
Keakuratan =(9/10) * 100%=90 %

## REFERENSI
Annisa  R.(2018)  Sistem  Pakar  Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Tipe  Skizofrenia    JCIT  (Indonesian Journal on Computer and Information Technology)  Vol.3  No.1,  Mei  2018, pp.  40~46  .  ISSN:  2527-449X.  E- ISSN : 2549-7421.
Arifin  M,  Slamin,  Retnani  WEY  .  2017.
Penerapan  Metode  Certainty  Factor Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau.  BERKALA  SAINSTEK
2017, V (1): 21-28. ISSN : 2339-0069
Darmiati,  Ni  Nengah,  dkk.,  (2015),  “Kisaran Inang Bean  Common  Mosaic  Virus (Bcmv)  Penyebab  Penyakit  Mosaik Pada  Tanaman  Kacang  Panjang ( Vigna  sinensis L.)”,  Vol.  4,  No.  4, hal. 274-281.
Dian  R,  Sumijan,  Yunus  Y.  2020.  Sistem
Pakar  dalam  Identifikasi  Kerusakan Gigi pada Anak dengan Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Jurnal
Sistem Informasi dan Teknologi Vol.2 No. 3(2020) 65-70.
Hariyanto,  Eko,  (2001), Budi  Daya  Kacang Panjang ,  PT  Penebar  Swadaya,
Depok.
Indriani  AF  ,  Rachmawati  EY,  Fitriana  JD. 2018.  Pemanfaatan Metode Certainty Factor  dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  pada  Anak.  Techno.COM, Vol. 17, No. 1, Februari 2018 : 12-22.
Kusrini,  (2008), Sistem  Pakar  Teori  dan
Aplikasi , Andi, Yogyakarta.
Kusumadewi,
Sri, (2003), Artificial
Intelligence , Graha Ilmu, Yogyakarta.
T. Sutojo, S,Si. M.Kom, Edy Mulyanto, S, Si, M.Kom, dan DR. Vincent Suhartono, (2011), Kecerdasan Buatan, Yogyakarta : Andi Yogyakarta.