p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Identifikasi Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Certainty Factor (CF) Berbasis Android Studi Kasus: PT Bumitama Gunajaya Agro Group Wilayah 10 Kabupaten Ketapang
Agung Jati Swiknyo 1 , Dwi Marisa Midyanti 2 , Syamsul Bahri 3
Jurusan Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas MIPA Universitas Tanjungpura Jalan Prof Dr. H. Hadari Nawawi Pontianak Telp./Fax. : (0561) 577963
1 agungjati97@student.untan.ac.id
2 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id 3 syamsul.bahri@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Perkebunan Besar Swasta (PBS) adalah salah satu bentuk pengusahaan atau pengelolaan perkebunan kelapa sawit di Indonesia. PT Bumitama Gunajaya Agro Wilayah 10 merupakan PBS yang terdiri dari pengelolaan perusahaan dan pengelolaan petani plasma. Pada pengelolaan perkebunan kelapa sawit terdapat berbagai jenis penyakit pengganggu yang harus diidentifikasi dan ditangani karena menjadi faktor turunnya tingkat produktivitas. Penyakit kelapa sawit dapat diidentifikasi dengan melihat gejala yang tampak oleh pakar. Luasnya lahan perusahaan dengan ketersediaan pakar yang kurang mengakibatkan kesulitan dalam mengidentifikasi penyakit dengan tepat dan cepat, kemudian kurangnya pengetahuan serta kesadaran petani plasma mengenai penyakit pada tanaman kelapa sawit juga membuat kesenjangan kualitas hasil buah tanaman kelapa sawit wilayah 10. Penelitian ini bertujuan membangun sebuah sistem yang digunakan untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kelapa sawit berdasarkan interpretasi pakar menggunakan metode Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dan Certainty Factor (CF). Metode VCIRS memiliki arsitektur pengetahuan dari Sistem Berbasis Aturan dan mengambil kelebihan-kelebihan pada Ripple Down Rules. Metode CF mempunyai perhitungan untuk menentukan tingkat persentase  pada  hasil identifikasi penyakit tanaman kelapa sawit menggunakan nilai keyakinan yang diberikan pakar dan juga pengguna. Sistem identifikasi yang dibangun memiliki hasil pengujian fungsionalitas yang berjalan sesuai dengan kebutuhan sistem, dan memiliki akurasi sebesar 80,56% dari 36 data pengujian.
Kata kunci: Penyakit tanaman kelapa sawit, Variable Centered Intelligent Rule System, Certainty Factor.
Identification Of Palm Oil Plant Diseases Using Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) Method and Certainty Factor (Cf) Based On Android

## Case Study: PT Bumitama Gunajaya Agro Group Region 10 Ketapang Regency

## Abstract
Private Large Plantation (PBS) is one form of business or management of oil palm plantations in Indonesia. PT Bumitama Gunajaya Agro Region 10 is a PBS consisting of company and plasma farmer management. In managing oil palm plantations, various types of disruptive diseases must be identified and addressed because it is a factor in the decrease in productivity levels. Palm oil disease can be identified by looking at the symptoms visible by experts. The extent of the company's land with less expert availability resulted in difficulties identifying diseases appropriately and quickly. The lack of knowledge and awareness of plasma farmers about diseases in palm oil crops also made the quality gap in palm oil crop yields in the region 10. This research aims to build a system to identify palm oil crop diseases based on expert interpretation using Variable Centered
Intelligent Rule System (VCIRS) and Certainty Factor (CF) methods. The VCIRS method has a Rules-Based System knowledge architecture and takes advantage of Ripple Down Rules. The CF method has calculations to determine the percentage rate on the identification results of palm oil plant diseases using the value of confidence given by experts and users. The built identification system has functionality testing results that run according to the system's needs and has an accuracy of 80.56% of the 36 test data.
Keywords: Palm oil plant disease, Variable Centered Intelligent Rule System, Certainty Factor.

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman kelapa sawit ( Elaeis guineensis ) merupakan tanaman penghasil minyak nabati yaitu minyak sawit [1]. Kelapa sawit merupakan salah satu kekayaan alam yang berperan besar dalam pertumbuhan devisa negara Indonesia. Bentuk usaha atau pengelolaan perkebunan kelapa sawit di Indonesia ada tiga bentuk, yaitu Perkebunan Besar Swasta (PBS), Perkebunan Besar Negara (PBN), dan Perkebunan Rakyat (PR). Salah satu Perkebunan Besar Swasta (PBS) di Indonesia adalah PT Bumitama Gunajaya Agro Group (BGA Group) Wilayah 10 yang terletak di Kecamatan Sungai Melayu Rayak Kabupaten Ketapang  [2]. Pada perkebunan PT Bumitama Gunajaya Agro Group Wilayah 10 terdapat gangguan tanaman antara lain masalah Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) terutama masalah penyakit. Hampir seluruh bagian tanaman kelapa sawit menjadi sasaran infeksi dari sejumlah penyakit tanaman, dan penyakit tanaman kelapa sawit ini berdampak pada tingginya produktivitas tanaman kelapa sawit, sehingga jika tanaman kelapa sawit terkena penyakit harus segera ditangani.
Dalam pengelolaan penyakit di perkebunan kelapa sawit. PT Bumitama Gunajaya Agro Group Wilayah 10 memiliki sistem riset yang membawahi 20 divisi dari lahan kelapa sawit perusahaan yang mencapai 16.000 ha. Tim riset bertugas mengambil data gejala yang  tampak dari perkebunan dan menentukan penyakit serta penanganannya berdasarkan data yang diperoleh. Dengan menggunakan metode pengambilan data dan  penentuan penyakit yang masih manual, luas lahan, dan jumlah pakar yang kurang menjadi sebuah  kendala dalam melakukan survei  penyakit  dan mengakibatkan keterlambatan  dalam penanganan penyakit. Pengetahuan yang hanya ada pakar juga membuat petani plasma kesulitan dalam menentukan penyakit dan penanganannya, sehingga menimbulkan kesenjangan tingkat kualitas produksi kelapa sawit Wilayah 10. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode untuk membuat basis pengetahuan dan identifikasi pada tanaman kelapa sawit.
Salah satu  metode untuk membuat basis pengetahuan dan Identifikasi penyakit adalah sistem aturan cerdas Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS) dengan tingkat keyakinan Certainty Factor (CF)  [3]. VCIRS merupakan kombinasi dari sistem basis aturan Rule Base  System (RBS) dan Ripple Down Rule (RDR). Pada pembangunan pengetahuan RBS berfungsi untuk membuat alur perumusan aturan, sehingga pakar dapat merumuskan aturan dengan mudah, kemudian dalam inferensi menggunakan RDR, sistem dapat mengurutkan variabel terpenting dalam sebuah node , sehingga mempermudah pengguna untuk mencari gejala terlihat saat melakukan identifikasi. Dalam menghadapi kasus yang memiliki tingkat keyakinan,  maka dapat digunakan
metode CF yang mendefinisikan ukuran kepastian terhadap  fakta atau aturan untuk menggambarkan keyakinan seorang pakar dan pengguna terhadap masalah yang dihadapi  [4]. Dari metode ini pengguna dapat memiliki hasil yang sesuai dengan keadaan sebenarnya, sehingga dapat dilakukan penanganan dengan efisien. Pada pengujian hasil  akhir CF juga dapat dibandingkan dengan identifikasi pakar agar didapatkan nilai akurasi penelitian untuk mengetahui tingkat keberhasilan penelitian.
Penelitian mengenai identifikasi penyakit metode VCIRS sebelumnya pernah dilakukan dengan judul Integrasi Variable Centered Intelligent Rule System dengan Teori Dempster-Shafer pada Sistem Pakar Infeksi Saluran Pernafasan Akut [5]. Dari penelitian tersebut data masukan berupa 35 gejala dan output identifikasi 8 penyakit dengan tingkat akurasi sistem sebesar 95%, menunjukkan adanya kemiripan gejala pada penyakit dan kurang tepatnya pembobotan mass function yang dilakukan  pakar untuk mengidentifikasi penyakit infeksi saluran Pernafasan Akut dengan menerapkan metode Variable Centered Intelligent Rule System . Penelitian lainnya dengan judul Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Paru-Paru Berbasis Android [6]. Pada penelitian ini, dibuat sistem pakar diagnosa penyakit paru-paru dengan metode Certainty Factor dan didapatkan  hasil pada pengujian 9 data penyakit, dan 29 data gejala, dan output berupa persentase diagnosis penyakit  paru-paru  pada pasien dengan nilai akurasi penelitian sebesar 85,18%.
Penelitian lainnya dengan  judul Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Dengan Metode Bayes Studi Kasus PT. Ukindo Blankahan Estate [7]. Penelitian ini menghasilkan 9 penyakit yang menyerang tanaman kelapa sawit di PT. Ukindo Blankahan Estate, dengan hasil berdasarkan data latih menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya.
Berdasarkan penelitian sebelumnya,  maka dapat dibangun sebuah sistem basis pengetahuan untuk identifikasi penyakit tanaman kelapa sawit dengan judul Identifikasi Penyakit Tanaman Kelapa Sawit dengan Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System dan Certainty Factor Berbasis Android agar dapat berguna bagi petani kelapa sawit dengan memberikan alternatif identifikasi dan penanganan sesuai dengan prosedur riset PT BGA GROUP  Wilayah 10 terhadap gejala tampak dengan efisien.

## II. M ETODOLOGI
Penelitian implementasi metode Variable Centered Intelligent Rule System dan Certainty Factor ini dilakukan melalui tahapan-tahapan, yaitu adalah studi literatur, metode pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem dan pengujian.

## A. Studi Literatur
Tahapan ini adalah studi kepustakaan pengumpulan bahan-bahan referensi. Literatur yang digunakan berupa jurnal ilmiah penelitian sebelumnya, buku-buku, artikel, wawancara, dan data-data yang dapat digunakan  sebagai pendukung teori, definisi, serta perhitungan yang dilakukan dalam penelitian tugas akhir.
Sistem pakar adalah salah satu teknik kecerdasan buatan untuk mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer, sehingga komputer dapat memecahkan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli [8]. Sistem pakar dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang biasa diselesaikan oleh para ahli. Bagi para ahli, sistem ini juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang berpengalaman. Sebuah sistem pakar sendiri memiliki sebuah prinsip kerja [9]. Para pengembang mengumpulkan berbagai macam pandangan dan hasil penelitian yang dilakukan oleh para ahli dalam bidang tertentu. Setelah itu para pengembang membuat inti sari dari seluruh hasil data dan dimasukkan ke dalam sebuah sistem program komputer.

## B. Metode Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, dilakukan wawancara dengan pakar dari PT BGA Group Wilayah 10 bidang riset yang akan digunakan pada penelitian ini. Adapun data yang digunakan pada penelitian ini berupa data mengenai penyakit tanaman kelapa sawit yang diperoleh dari buku, jurnal ilmiah dan observasi. Kemudian data densitas  tiap  gejala yang diperoleh dari pakar melalui wawancara. Serta data kasus tanaman kelapa sawit terserang penyakit yang diperoleh dari PT Bumitama Gunajaya Agro Group Wilayah 10 melalui observasi dan data yang didapat Tim Riset.

## C. Analisa Kebutuhan
Pada tahap ini  dilakukan analisa kebutuhan untuk menentukan kebutuhan perangkat keras dan kebutuhan perangkat lunak yang dapat mendukung  sebuah  proses perancangan dan pembuatan sistem.

## D. Perancangan Sistem
Perancangan sistem ini dimulai dengan merancang sebuah tabel untuk menyimpan data ke dalam basis data, membuat DFD untuk merancang aliran data sistem, lalu membuat ERD untuk mengetahui hubungan antar tabel, serta membuat rancangan antarmuka aplikasi untuk memudahkan interaksi pengguna terhadap sistem.
Perancangan sistem  menjabarkan rancangan sistem yang akan dibangun. Sistem dirancang memiliki 2 jenis level login users yaitu admin dan pengguna. Admin memiliki akses ke semua menu pada aplikasi, sedangkan pengguna dibatasi aksesnya. Admin bisa melakukan aksi tambah, ubah, lihat, dan hapus data identifikasi serta dapat melihat semua riwayat hasil identifikasi yang dilakukan pengguna. Pengguna hanya bisa melakukan proses input , lihat identifikasi beserta riwayat yang sudah dilakukannya. Gambar rancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Perancangan Sistem

## 1) Perancangan Arsitektur Bangun Pengetahuan

## Gambar 2. Proses  Bangun Pengetahuan
Pada tahap ini admin masukan data aturan dengan menggabungkan pilihan penyakit, gejala, dan nilai keyakinan yang telah ditentukan oleh pakar sebelumnya ke dalam basis pengetahuan. Pada kondisi ini data VCIRS masih dalam keadaan kosong untuk proses input awal.

## 2) Perancangan Arsitektur Inferensi

## Gambar 3. Proses Inferensi
Pada Gambar 3.  Pengguna akan diminta memasukkan data pengguna untuk verifikasi apakah pengguna tersebut dapat melakukan identifikasi, jika berhasil maka pengguna dapat melakukan identifikasi berdasarkan data aturan oleh pakar dengan menggunakan penalaran maju.

## 3) Perancangan Arsitektur Identifikasi

## Gambar 4. Proses Identifikasi
Pada Gambar 4.  akan menjelaskan bagaimana proses mempresentasikan basis pengetahuan melalui analisis variabel-variabel, dan analisa variabel- node  VCIRS dari basis pengetahuan berdasarkan pengamatan oleh pengguna dengan nilai dan digunakan untuk mengidentifikasi penyakit tanaman kelapa sawit untuk memperoleh hasil dengan perhitungan CF.

## E. Implementasi
Pada bagian ini, sistem akan dibuat dengan mengimplementasikan rancangan yang telah dibuat, kemudian untuk data yang digunakan adalah data yang sudah dikumpulkan sebelumnya, serta pada proses implementasi inilah sebuah sistem selesai dibuat.
1) Basis  Pengetahuan Penyakit: Pada tanaman kelapa sawit terdapat jenis penyakit yang berisi nama penyakit. Adapun data penyakit tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.

## TABEL I P ENYAKIT T ANAMAN K ELAPA S AWIT
No Penyakit
1. Layu Fusarium ( Fusarium sp )
2. Bercak Daun ( Kulvuraria )
3. Busuk Pangkal Batang (Basal Stem Rot)
4. Tajuk ( Crown Disease )
5. Busuk Daun (Antraknosa )
6. Busuk Akar ( dumping off)
7. Busuk Tandan ( Marasmius palmivorus )
8. Hama Tikus ( Rattus sp )
9. Hama Rayap ( Coptotermes curvignathus ) 10. Hama Ulat Pemakan Daun Kelapa Sawit
11. Hama Kumbang Tanduk ( Oryctes rhinoceros )
12. Hama Penggerek Buah ( Tirathaba Sp )
2) Basis Pengetahuan Gejala: Pada jenis penyakit tanaman kelapa sawit terdapat gejala yang berisi nama gejala. Adapun  nama gejala tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.

## TABEL II
G EJALA P ENYAKIT T ANAMAN K ELAPA S AWIT No Nama Gejala 1. Aroma tidak sedap pada pangkal jaringan 2. Jaringan di pangkal pupus membusuk
3. Pupus patah
4.
Pelepah mengering 5. Bercak kecil tersebar secara acak pada daun 6. Bercak besar dan daun menyatu 7. Daun berwarna kuning kecokelatan 8. Daun mengering 9. Akumulasi daun tombak 10. Pelepah menggantung 11. Pangkal batang keropos 12. Daun menguning 13. Tumbuh jamur di batang 14. Pelepah bengkok 15. Lidi rapuh 16. Sebagian anak daun robek dan tidak berkembang 17. Tanaman kerdil 18. Bercak dikelilingi warna kuning 19. Bercak kecokelatan pada daun 20. Daun menjadi busuk 21. Lembap dan hitam buah 22. Tubuh marasmius tumbuh pada tandan 23.
Lembap pada pangkal buah
24. Miselium tumbuh pada tandan 25. Daun pucat
26. Daun layu 27. Pembusukan akar 28. Bekas gigitan pada daging buah 29. Keratan pada titik tumbuh bunga 30. Gigitan di inti kelapa buah sawit 31. Rusak pada ujung akar
32. Rusak pada pangkal pupus 33. Rusak pada batang 34. Terdapat lorong kembara terbuat tanah 35. Pangkal batang ada rumah serangga tanah 36. Daun berlubang atau bergerigi bekas gigitan 37. Kepompong pada pangkal anak daun 38. Daun habis dan hanya tersisa tulang daun 39. Terdapat ulat pada daun 40. Daun berbentuk kipas 41. Daun muda tidak terbuka
42.
Rusak pada daun muda
43. Terdapat bekas lubang gigitan serangga pada ujung pelepah
44.
Terdapat lubang pada buah
45. Kotoran berwarna hitam muda pada tandan
46.
Bunga gugur
3) Basis Pengetahuan Aturan: Aturan digunakan untuk menentukan suatu proses pencarian untuk mencapai sebuah  kesimpulan. Hubungan gejala dan penyakit yang menunjukkan relasi antara suatu penyakit dan gejalanya di mana setiap penyakit memiliki beberapa gejala. Aturan dapat dilihat pada Tabel 3.

## TABEL III

## A TURAN P ENYAKIT T ANAMAN K ELAPA S AWIT
No IF (Gejala)
THEN (Penyakit) 1. IF Aroma tidak sedap pada pangkal jaringan AND Jaringan dipangkal pupus membusuk
AND Pupus patah AND Pelepah mengering
THEN Layu Fusarium 2. IF Bercak kecil acak pada daun AND Bercak besar dan daun menyatu AND Daun berwarna kuning kecokelatan AND Daun mengering THEN Penyakit Bercak Daun 3. IF Akumulasi daun tombak AND Pelepah menggantung AND Pangkal batang keropos AND Daun menguning AND Jamur di batang THEN Penyakit Busuk Daun
4. IF Pelepah bengkok AND Lidi rapuh AND Sebagian anak daun robek dan tidak berkembang AND Tanaman kerdil THEN Penyakit Tajuk 5. IF Bercak warna kuning AND Bercak kecokelatan daun AND Daun busuk THEN Busuk Daun 6. IF Daun pucat AND Daun layu AND Pembusukan akar THEN Busuk Akar 7. IF Lembap dan hitam buah AND Tubuh buah marasmius palivorius tumbuh pada tandan AND Lembap pada pangkal buah AND Miselium tumbuh pada tandan THEN Busuk Tandan 8. IF G igitan daging buah AND Keratan titik tumbuh bunga AND Gigitan inti di buah THEN Hama Tikus 9. IF Rusak ujung akar AND Rusak pangkal pupus AND Rusak pada batang AND
Terdapat lorong kembara tanah atau kayu
AND Batang terdapat rumah serangga THEN Hama Rayap 10. IF Daun berlubang atau bergerigi bekas gigitan AND Kepompong pada pangkal anak daun AND Daun habis dan hanya tersisa tulang daun AND Terdapat ulat pada daun
AND Daun berbentuk kipas
THEN Hama
Ulat Pemakan Daun Kelapa Sawit 11. IF Daun muda tidak terbuka AND Rusak daun muda AND Terdapat bekas lubang gigitan serangga pada ujung pelepah THEN Hama Kumbang Tanduk
12. IF Terdapat lubang pada buah AND Kotoran hitam muda pada tandan AND Bunga gugur Hama Penggerek Buah 4) Metode  Variable Centered Intelligent Rule System (VCIRS): Metode ini merupakan sebuah  sistem  analisis menggunakan basis rule cerdas berpusat pada variabel. Inferensi VCIRS dipertajam oleh analisis variabel dan nilai dari urutan dari derajat kepentingan dan tingkat kegunaan dari sebuah  kasus yang terdapat dalam basis pengetahuan. Dalam VCIRS terdapat istilah rule , node dan variable [3].  Proses analisa nilai, yang disebut dengan uses assignment (pemberian nilai kegunaan), adalah untuk menentukan derajat kegunaan ( Usage Degree ) dari rule , node , dan variabel dalam KB. Usage assingnment menggunakan informasi yang disimpan dalam Variable Centered Rule Structure . Variable Usage Rate (VUR) dapat dijelas-kan pada Persamaan 1.
Keterangan:
Crediti : Kejadian variabel I dalam node NSi : Jumlah node berbagi variabel i VOi : Urutan variabel i dalam suatu node TV : Total variabel dalam suatu node N : Jumlah variabel/ node
Berdasarkan persamaan VUR tersebut, maka nilai
Node  Usage Rate (NUR) dapat dihitung dengan Persamaan 2.
Berdasarkan persamaan NUR tersebut, maka nilai Rule Usage Rate (RUR) dapat dihitung dengan Persamaan 3.
5) Metode Certainty Factor (CF): Certainty Factor (CF) merupakan suatu metode untuk menunjukkan besarnya
kepercayaan atau keyakinan para ahli terhadap suatu masalah yang dihadapi  [4]. Seorang ahli sering menganalisis informasi dengan bahasa ungkapan "mungkin",  "kemungkinan besar", "hampir pasti". Sehingga dengan metode Certainty  Factor dapat menggambarkan tingkat kepercayaan pakar terhadap permasalahan yang sering dihadapi. Ada dua cara untuk mendapatkan tingkat keyakinan dari sebuah aturan [10]. Pertama menggunakan ‘ Nef Belief sebagai  ukuran kepercayaan terhadap hipotesis, jika diberikan evidence antara 0 dan 1, atau ukuran ketidakpercayaan pada hipotesis, jika diberikan evidence antara 0  dan 1  [11]. Kemudian yang kedua adalah dengan mewawancarai seorang pakar. Di mana nilai CF ( rule ) didapat dari interpretasi “ term ” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai Tabel 4.

## TABEL IV N ILAI I NTERPRETASI P AKAR
Uncertain Term CF Not Known (tidak tahu) 0 Maybe (mungkin) 0,4 Probably (kemungkinan besar) 0,6 Almost certainty (hampir pasti) 0,8 Definitely (pasti) 1 Aturan dasar digunakan apabila belum ada nilai CF untuk setiap gejala yang menyebabkan penyakit. Kombinasi CF yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit adalah [12].
CF untuk kaidah dengan premis gejala tunggal ( single premise rules ) dihitung menggunakan Persamaan 4.
Sedangkan kaidah dengan kesimpulan yang serupa atau lebih dari satu gejala, maka nilai CF selanjutnya akan dihitung dari Persamaan 5.
Sedangkan untuk menghitung tingkat persentase pada penyakit, maka digunakan Persamaan 6 [10].

## 6) Pengujian
Setelah sistem selesai dibangun, selanjutnya dilakukan pengujian untuk memastikan apakah sistem yang dibangun berfungsi dengan baik dan sesuai dengan perancangan. Pengujian dilakukan dengan cara memasukkan data yang telah didapat di aplikasi dan membandingkannya dengan perhitungan manual. Setelah dilakukan pengujian maka dicari nilai akurasi dari aplikasi terhadap hasil akhir menggunakan rumus akurasi yang telah ditentukan [13].
Pada  pengujian sistem, pengukuran kinerja dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix , terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive , True Negative , False Positive , dan False Negative [14] . Untuk menghitung Akurasi (AC) digunakan Persamaan 7 .
Keterangan: TP: Jumlah prediksi tepat bersifat positif FP: Jumlah prediksi salah bersifat positif FN: jumlah prediksi salah bersifat negatif
Untuk menghitung Precision (P) dapat menggunakan Persamaan 8.
Untuk menghitung Recall (R) dapat menggunakan Persamaan 9.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Antarmuka Aplikasi
1) Halaman  Identifikasi: Pada halaman ini,  pengguna dapat melakukan diagnosis dengan cara memilih gejala yang diajukan oleh sistem. Halaman identifikasi dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Identifikasi
2) Halaman  Hasil Identifikasi: Tampilan hasil identifikasi merupakan hasil akhir dari sistem pakar yang akan menampilkan data penyakit tanaman kelapa sawit sebagai kemungkinan jenis penyakit tanaman kelapa sawit yang dialami beserta informasinya dan pengobatannya. Halaman hasil identifikasi dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Hasil Identifikasi

## B. Hasil Bangun Pengetahuan VCIRS
Pada tahap bangun pengetahuan terdapat perhitungan sistem menggunakan analisis  variabel terhadap  suatu gejala dan analisis  nilai terhadap suatu penyakit yang diberikan admin dan pengguna untuk mencari urutan nilai tertinggi pada proses inferensi. Berikut ini merupakan proses perhitungan menggunakan metode VCIRS dengan nilai credit 1. Adapun hasil perhitungan pada analisis variabel dan nilai VUR dapat dilihat pada Tabel 5.

## TABEL V A NALISA V ARIABEL DAN N ILAI VUR
No Variabel NSi  V0i TV VUR 1. Bercak dikelilingi warna kuning 1 3 1 0,33 2. Lembap hitam buah 1 4 1 0,25 3. Tubuh marasmius tumbuh 1 4 2 0,5 4. Lembap pada pangkal buah 1 4 3 0,75 5. Miselium tumbuh pada tandan 1 4 4 1
Selanjutnya adalah proses perhitungan NUR pada node dalam rule. Hasil dari perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 6.

## TABEL VI A NALISA N ILAI DAN V ARIABEL NUR
No Node Jumlah VUR  N NUR 1. Busuk Daun 1 1 0,11 2. Busuk Tandan 1 1 0,625 Kemudian adalah proses perhitungan RUR pada rule . Adapun hasil perhitungan RUR pada dilihat pada Tabel 7.
TABEL VII A NALISA N ILAI V ARIABEL RUR No Rule Jumlah NUR N RUR 1. Busuk Daun 1 1 0,11 2. Busuk Tandan 1 1 2
Didapatkan nilai RUR dan NUR tertinggi pada penyakit busuk tandan dengan nilai 0,625 dan 0,654 serta
nilai VUR tertinggi adalah gejala lembap  pada pangkal buah pada penyakit busuk tandan dengan nilai 0,75. Hal ini menunjukkan semakin tinggi nilai RUR dan NUR maka peletakan aturan dan penyakit tersebut ke  dalam sistem juga akan semakin maju, begitu juga dengan nilai VUR.

## C. Hasil Identifikasi Certainty Factor
Dalam tahap identifikasi terdapat proses perhitungan yaitu perhitungan keyakinan gejala dan keyakinan kombinasi. Proses hitung keyakinan gejala dengan menggunakan Persamaan 4.
CFgejala 1.1: CFpengguna (0,4) * Cfpakar (0,8) = 0,32
CFgejala 2.1: CFpengguna (0,8) * Cfpakar (1) = 0,8 CFgejala 2.2: CFpengguna (0,6) * Cfpakar (1) = 0,6 CFgejala 2.3: CFpengguna (0,4) * Cfpakar (0,6) = 0,24
CFgejala 2.4: CFpengguna (0,4) * Cfpakar (0,6) = 0,24
Kemudian dari proses perhitungan keyakinan gejala, dilakukan perhitungan keyakinan kombinasi dengan Persamaan 5. dan tingkat persentase dengan Persamaan 6. Persentase keyakinan 1.1: 0,32 * 100% =32% Cfcombine (CF 2.1 dan CF 2.2): 0,8+0,6*(1-0,8) = 0,92 (CFold) Cfcombine (CF 2.1, CF 2.2 dan CF 2.3): 0,92+0,24*(1- 0,92) = 0,939 (CFold)
Cfcombine (CF 2.1 dan CF 2.2, CF 2.3 dan CF 2.4) : 0,939+0,24*(1-0,939) = 0,954 Dari  perhitungan kombinasi tersebut maka didapatkan nilai persentase dengan menggunakan Persamaan 6. Persentase keyakinan : 0,954 * 100% = 95,4%.

## D. Hasil Akurasi Confusion Matrix
Dari pengujian 36 kasus penyakit tanaman kelapa sawit pada PT Bumitama Gunajaya Agro Wilayah 10, terdapat 29 kasus yang mempunyai hasil sesuai antara identifikasi pakar dan sistem, lalu pada 7 kasus lainnya berbeda. Pada pengujian perbandingan hasil identifikasi, persentase keberhasilan yang diperoleh menggunakan Persamaan 7.
AC (%): ( )*100 = 80,56%
Dengan nilai Precision yang diperoleh dengan menggunakan Persamaan 8. P (%): ( )*100 = 85%
Serta nilai Recall yang diperoleh menggunakan
Persamaan 9.
R (%): ( )*100 = 80%
Dari hasil yang diperoleh dalam akurasi  identifikasi menunjukkan bahwa sistem ini dapat berjalan sesuai tujuan,  serta  didapatkan bahwa semakin tinggi tingkat keyakinan pakar terhadap gejala dalam penyakit, gejala tersebut akan memiliki pengaruh yang besar juga terhadap hasil identifikasi, jika pengguna menyatakan keyakinan kecil pada gejala yang memiliki nilai keyakinan pakar yang tinggi, maka didapatkan hasil identifikasi yang kecil dari gejala tersebut. Hal ini  menyebabkan adanya kesenjangan antara identifikasi sistem dan juga pakar. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada proses dengan menggunakan metode pengujian Black Box ,
menunjukkan bahwa proses yang dilakukan sudah berjalan sesuai dengan perancangan sistem yang telah dilakukan sebelumnya  [15]. Pada Pengujian metode Variable Centered Intelligent System dan Certainty Factor yang diterapkan ke dalam sistem ini, dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan manual, perhitungan sistem dan identifikasi pakar. Hasil dari perhitungan yang dilakukan menunjukkan hasil yang sama antara perhitungan manual dan perhitungan sistem kemudian 80,56% untuk hasil perhitungan antara perhitungan sistem dan identifikasi pakar. Hal tersebut menunjukkan bahwa metode yang diterapkan pada sistem sudah sesuai dengan metode Variable Centered Intelligent Rule  System dan Certainty Factor .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada sistem ini, dapat diambil kesimpulan bahwa metode VCIRS dan CF bekerja berkesinambungan. Metode VCIRS berperan pada pemrosesan variabel, node, dan rule melalui analisis nilai yang  memberikan peletakan nilai tertinggi  dalam basis aturan, didapatkan nilai RUR tertinggi pada penyakit Busuk Tandan dengan nilai RUR 0,625 dan nilai NUR 0,654,  serta nilai VUR tertinggi didapatkan oleh gejala lembap  pada pangkal buah pada penyakit busuk tandan dengan nilai 0,75  pada kasus 12 penyakit dan 46 gejala. Metode  CF berperan  menentukan identifikasi penyakit berdasarkan masukan pengguna  dan  didapatkan hasil akhir identifikasi sebesar 0,953 atau 95,3% terserang penyakit busuk tandan. Pada Pengujian akurasi hasil akhir dilakukan dengan  membandingkan  36 kasus dari identifikasi lapangan dan identifikasi sistem menggunakan algoritma Confusion Matrix , dengan diperoleh  tingkat akurasi sebesar 80,56%. Hal ini menandakan bahwa sistem ini dapat berfungsi dengan baik sesuai dengan pengetahuan pakar.

## V. SA RAN
Berdasarkan pembahasan dan pengujian yang dilakukan pada sistem ini diharapkan dapat dikembangkan lagi dengan metode inferensi penalaran mundur atau Backward Chaining agar dapat dibandingkan mana hasil akhir yang akurat, cepat, dan efisien dalam proses mengidentifikasi penyakit, serta mengembangkan sistem agar lebih powerfull dengan menggunakan Flutter agar aplikasi yang dihasilkan dapat dipakai di berbagai platform, baik Android , iOS, web , maupun desktop .
D AFTAR P USTAKA
[1] W.  Darmoaksoro,  “Kelainan-Kelainan Pada Kelapa Sawit,” Medan: Pusat Penelitian Kelapa Sawit, 2015.
[2] Agro.  B.  G,  “Hama dan Penyakit Tanaman Kelapa Sawit,” Kendawangan: Kendawangan Learn Centre, 2017.
[3] Subakti.  I,  “Aplikasi Sistem Pakar  Untuk Gangguan Kesehatan Secara Mandiri Menggunakan Variable Centered Intelligent Rule System,” Jurnal Teknik Informatika, pp. 11-16, 2007.
[4] Rosnelly, “Sistem Pakar Konsep dan Teori,” Yogyakarta : ANDI,
2012.
[5] Mola. S. A, “Integrasi Variable-Centered Intelligent Rule System dengan Teori Dempster-Shafer pada Sistem Pakar Infeksi Saluran Pernafasan Akut,”  Jurnal Sistem Informasi Bisnis, pp.  71-76, 2019.
[6] Iqbal. M, “Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Paru-Paru Berbasis Android,”  Jurnal Komputer dan Aplikasi, pp. 155-164, 2019.
[7] Pardede.  A. M,  “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Dengan Metode Bayes Studi  Kasus PT.Ukindo Blankahan Estate, Kaputama,” pp. 8-17, 2016.
[8] R. Fildansyah, “Design Of Expert System Application Based On Progressive Web Apps For Recommendation On Study Program Selection,” jicon, no. 9, pp. 19-29, 2021.
[9] R. Djami, S. Mola, &  T. Widiastuti, “Penerapan Modified Certainty Factor Dalam Sistem Pakar Tes Kepribadian Flag”, jicon, no. 6, pp. 45-52, 2018.
[10] Sutojo.T.  Mulyanto, & V.Suhartono,  “Kecerdasan Buatan,” Yogyakarta: ANDI, 2017.
[11] R. Agusli, “Sistem Pakar Identifikasi Tipe Kepribadian Karyawan Menggunakan  Metode Certainty Factor,”  Jurnal SISFOTEK GLOBAL, pp.21–27, 2017.
[12] R.P. Tanjung, &  M. Mesran, “Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Mesin Las Inverter Dengan Metode Certainty Factor,” Maj. Ilm. INFOTEK, pp.62–64, 2017
[13] I. W. Saputro, "Uji Performa Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa," Citec Jurnal, no.6, pp.5-11, 2019.
[14] Visa.  S,  “Confusion matrix-based feature selection,”  Midwest Artificial Intelligence and Cognitive Science Conference, pp.7-10, 2017.
[15] Hidayat.  T, & Muttaqin.  M,  “Pengujian Sistem Informasi Pendaftaran dan Pembayaran Wisuda Online menggunakan Black Box Testing dengan Metode Equivalence Partitioning dan Boundary Value Analysis,” Jurnal Teknik Informatika UNIS, No.
6, pp. 25-29, 2018.