## SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN PENYAKIT TANAMAN HOLTIKULTURA

## Imelda Sri Dumayanti
Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia
imeldasridumayanti.sinaga@gmail.com

## ABSTRACT
Consultation with someone who has expertise in a particular field in solving a problem is the right choice to get the best answers, suggestions, solutions, decisions or conclusions. Technological developments  have an influence on  developments  in  various  sectors  and  technological  advances  have  a  lot  of  influence  in  the  work  process  in agriculture,  where  a  lot  of  agricultural  equipment  is  developed  so  that  the  agricultural  work  process  can  be completed  properly  and  provide  better  results  in  terms  of  quality  and  quantity.  One  technology  that is  widely developed is a technique that is able to adopt human thinking processes and ways, namely artificial intelligence technology (artificial intelligence). An expert system is one part of artificial intelligence that contains knowledge and experience that is entered by one or many experts into one knowledge. so that farmers can use the system to determine the right solution to the existing problems.
Keywords: Expert System, Onion Plants, Chili, Certainty Factor, PHP

## I. PENDAHULUAN
Tanaman  Cabai  (Capsicum  annum  L.)  merupakan tumbuhan  perdu  yang  mempunyai  rasa  pedas,  yang disebabkan  kandungan  capsaisin.  Tanaman  Cabai merupakan  tanaman  semusim,  mempunyai  adaptasi  yang luas, serta dibutuhkan hampir tiap hari.  Cabai  merupakan salah satu  komuditi agrobisnis pertanian atau perkebunan di Indonesia yang banyak diminati oleh para petani, hal ini disebabkan  cabai  memiliki  nilai  ekonomis  tinggi  yang banyak  digunakan  baik  untuk  konsumsi  rumah  tangga maupun  untuk  keperluan  industri  makanan.  Makanan  di Indonesia  pada  umumnya  banyak  menggunakan  cabai, sehingga cabai menjadi komuditi yang sangat menjanjikan bagi petani.
Dalam  lingkungan  pertanian,  hama  penyakit  merupakan masalah utama bagi para petani. Begitu pula pada tanaman Cabai  dan  Bawang.  Hama  penyakit  yang  menyerang tanaman Cabai dan Bawang ini sangat bervariasi sehingga sangat  dibutuhkan  seorang  konsultan  pertanian  yang mampu  mendiagnosa  hama  penyakit  tanaman  Cabai  dan Bawang. Akan tetapi waktu dan biaya menjadi alasan bagi para petani Cabai dan Bawang untuk tidak konsultasi pada pakarnya  sehingga  terjadi  kesalahan  dalam  memberikan solusi terhadap tanaman yang terserang hama.

## II. TINJAUAN LITERATUR
Certainty Factor adalah suatu metode untuk membuktikan apakah  suatu  fakta  itu  pasti  ataukah  tidak  pasti  yang berbentuk  metric  yang  biasanya  digunakan  dalam  sistem pakar.  Metode  ini  sangat  cocok  untuk  sistem pakar  yang mendiagnosis sesuatu yang  belum pasti. Faktor kepastian ( certainty  factor )  diperkenalkan  oleh Shortlife  Buchanan dalam  Pembuatan  MYCIN .  Certainty  Factor (CF) merupakan nilai parameter klinis yang diberikan  MYCIN untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Tahapan dalam merepresentasikan data kualitatif:
1. Kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah dibahas sebelumnya.
2. Kemampuan untuk menempatkan dan mengkombinasikan  derajat  keyakinan  tersebut dalam sistem pakar. Dalam mengekpresikan derajat keyakinan  digunakan  suatu  nilai  yang  disebut Certainty Factor (CF) untuk mengasumsikan derajat keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.(Sihotang, 2014).
Tahapan dalam merepresentasikan data kualitatif:
1.  Kemampuan untuk mengekspresikan derajat keyakinan sesuai dengan metode yang sudah dibahas sebelumnya.
2. Kemampuan untuk menempatkan dan
mengkombinasikan  derajat  keyakinan  tersebut  dalam sistem pakar. Dalam mengekpresikan derajat keyakinan digunakan suatu nilai yang disebut Certainty Factor (CF)  untuk  mengasumsikan  derajat  keyakinan seorang pakar terhadap suatu data.
Metode certainty  factor yang  akan  diterapkan  dalam pembuatan  sistem  pakar  ini adalah metode dengan rumus certainty factor sebagai berikut :
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] Keterangan : CF(H,E) = certainty factor hipotesa yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti MB(H,E) = measure of belief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E) = measure of disbelief terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)\

## a. Dengan Basis Pengetahuan
Ada 2 cara untuk mendapatkan nilai faktor Kepastian  atau CF yaitu:
Metode Net Belief
CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E) Keterangan :
CF(H,E)    : Certainty   Factor (Faktor   Kepastian)   dari hipotesis      H    yang  dipengaruhi  o leh  gejala ( evidence )
E  Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai  1.  Nilai  -1 menunjukkan ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan  nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB(H,E)  :     Ukuran kenaikan kepercayaan ( Measure of Belief )  terhadap hipotesis H  yang  dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E)  :    Ukuran    kenaikan    ketidakpercayaan ( Measure    of  Disbelief )  terhadap  hipotesis  H yang dipengaruhi oleh gejala E. Perhitungan CF dikerjakan dengan ketentuan berikut.
MB = MB Lama + (MB Baru * (1- MB Lama)) (1)
MD = MD Lama + (MD Baru * (1-MD Lama)) (2)
CF (H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)  (3) Keterangan:
Perasamaan satu mencari nilai MB akan digunakan secara terus  menerus  jika  gejala  yang  ada  lebih  dari  2,  dengan menjumlahkan dari gejala  1 dan 2, hasilnya akan dipakai untuk  gejala  3,  dan  seterusnya.  Sama  juga  untuk persamaan  2  mencari  nilai  MD  rule  nya  sama  seperti mencari nilai MB.
CF(H,E)  : Certainty  Factor (Faktor  Kepastian)  dari hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala
(evidence)  E.  Besarnya  CF  berkisar  antara  -1 sampai 1. Nilai -1
menunjukkan ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan  nilai  1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB(H,E) :   Ukuran  kenaikan  kepercayaan  ( Measure of  Belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H,E)    :  Ukuran
kenaikan
ketidakpercayaan ( Measure  of  Disbelief )  terhadap hipotesis H yang
dipengaruhi
oleh
gejala E.

## b. Dengan Cara Mewancarai Seorang Pakar
Nilai CF  didapatkan  dari  interpretasi seorang  pakar  yang kemudian  dirubah/dikonversi  menjadi  nilai  CF  dengan ketentuan pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai evidence tingkat keyakinan pakar
Uncertainty term CF Pasti tidak -1 Hampir past i tidak -0,8 Kemungkinan besar tidak -0,6 Mungkin tidak -0,4 Tidak tahu -0,2 sampai 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan besar 0,6
Perhitungan certainty  factor secara  umum mempresentasikan rule dalam bentuk sebagai berikut: IF E1 AND E2 .................. AND En THEN H (CF Rule ) Atau
IF E1 AND E2 .................. OR En THEN H (CF Rule) Dimana  :
E1 ... E2 :  Fakta-fakta ( Evidence ) yang ada
H :  Hipotesis atau konklusi yang dihasilkan CF Rule :  Tingkat  keyakinan  terjadinya  hipotesis  H akibat  adanya fakta-fakta E 1 ... E n Rule dengan evidence E  tunggal dan  Hipotesis  H Tunggal  ( Certainty Factor Sequensial ) IF E THEN H (CF Rule ) CF (H, E) = CF(E) X CF( Rule ) Rule dengan evidence E  ganda  dan  Hipotesis  H Tunggal  ( Certainty  Factor Paralel ) IF E1 AND E2 ........... AND En THEN H (CF Rule ) CF (H,E) = min[CF(E1),
CF(E2), ...., CF(En)] x CF( Rule ) IF E1 OR E2 ........... OR En THEN H (CF Rule ) CF (H,E) = max[CF(E1), CF(E2), ...., CF(En)] x CF( Rule )
Kombinasi  dua  buah rule dengan evidence berbeda (E1  dan  E2), tetapi hipotesis sama
IF E1 THEN H Rule 1  CF(H, E1) = CF1 = C(E1) x CF( Rule1 ) IF E2 THEN H Rule 2  CF(H, E2) = CF2 = C(E2) x CF( Rule2 ) CF(CF1,CF2):
CF1 + CF2 (1-CF1) jika CF1 > 0 dan CF2 > 0 (CF1 + CF2) / 1 - (min [|CF1|,|CF2| jika CF1 < 0 atau CF2 < 0
CF1 + CF2 (1+CF1)
jika CF1 < 0 dan CF2 < 0

## 2.1 Flowchart
Flowchart  dari Certainty  Factor dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini

## III. PEMBAHASAN
Sistem  yang  akan  dibangun  memanfaatkan  sistem  pakar dengan  metode certainty  factor  untuk mendapatkan suatu kesimpulan hama dan penyakit yang diderita tanaman serta pencegahannya.  Sistem  pakar  yang  akan  dibangun layaknya  seorang  pakar  dalam  mendapatkan  kesimpulan dari  permasalah-permasalahan  (gejala)  yang  ada  dengan keahlian  pakar  masing-masing.  Sebelum  sistem  pakar  ini dijalankan  terdapat  beberapa  data  yang  dijadikan  sebagai basis  pengetahuan  yaitu:  data  gejala,  data  penyakit,  dan data  nilai  kemungkinan.  Semua  basis  pengetahuan digunakan  untuk  memberikan  kesimpulan  diagnosa  dari penyakit dan hama tanaman bawang dan cabai.

## Representasi Pengetahuan
Tabel  gejala-gejala  yang  terdapat  pada  Cabai,  dapat dilihat  pada Tabel 2

## Tabel 2 Tabel Gejala-Gejala Pada Cabai
id_
gejala kode nama gejala 1 G01  Daun Menguning
2 G02  Warna jaringan akar coklat
3 G03  Warna jaringan batang coklat
4 G04  Akar membusuk 5 G05  Buah kecil 6 G06  Buah gugur 7
G07  Daun layu
8 G08  Jaringan sekuler bawang batang kecolatan
9 G09  Akar menjadi kecoklatan
10 G10  Warna buah kekuningan 11 G11  Buah membusuk 12 G12  Terdapat bercak bulat dan kering pada daun 13 G13  Bercak pada daun berwarna pucat sampai putih
14 G14  Bercak pada daun menyerupai mata kodok (frogeyes) 15 G15  Terdapat bercak pada batang 16 G16  Bercak kecil coklat kehitaman pada buah 17 G17  Buah keriput 18 G18  Warna kulit buah seperti jerami padi 19 G19  Terdapat bercak kecil kebasah-basahan pada buah 20 G20  Buah mengering 21 G21  Biji yang terserang menjadi coklat 22 G22  Biji yang terserang menjadi keriput 23 G23  Daun melengkung ke bawah 24 G24  Daun berwarna hijau pekat 25 G25  Permukaan daun tidak rata 26 G26  Daun terkesan regas seperti kerupuk 27 G27  Daun mati 28 G28  Bunga dan Bakal buah berguguran 29 G29  Warna daun belang 30 G30  Daun cekung 31 G31  Daun mengeriting 32 G32  Daun memanjang
33 G33  Kebingungan mendadak 34 G34  Pertumbuhan tanaman terhambat 35 G35  Helai daun mengalami “vein clearing” 36 G36  Pucuk daun berwarna kuning jelas 37 G37  Tulang daun menebal 38 G38  Daun menggulung keatas 39 G39  Daun menyusut 40 G40  Warna daun berubah  enjadi warna Tembaga / kecoklatan 41 G41  Daun terpuntir 42 G42  Tunas dan bunga gugur 43 G43  Permukaan bawah daun berwarna keperak - perakan 44 G44  Bercak daun berwarna putih 45 G45  Daun mengering 46 G46  Daun keriput 47
G47  Daun timbul benjolan seperti tumor
48 G48  Pucuk tanaman mati 49 G49  Tanaman menjadi keriput 50 G50  Warna daun 51
G51  Sel-sel dan jaringan daun rusak
52 G52  Bercak nekrotik pada daun 53
G53  Daun transparan
54 G54  Timbul lubang yang tidak beraturan pada buah
55 G55  Daun rusak 56 G56  Tanaman gundul 57 G57  Buah berlubang 58 G58  Terdapat titik coklat kehitaman pada pangkal buah 59 G59  Pangkal buah berlubang 60 G60  Buah jatuh ke tanah
Tabel gejala-gejala yang terdapat pada tanaman bawang, dapat dilihat pada Tabel 3

## Tabel 3 Tabel Gejala-Gejala Pada Tanaman Bawang
id_gejala kode nama gejala 61 G61 Pangkal batang menunjukkan bekas gigitan ulat 62 G62 Pangkal batang terpotong – potong 63 G63 Batang rebah 64 G64 Batang rusak dan berceceran 65 G65 Daun bernoda putih mengkilat seperti perak 66 G66 Seluruh daun berwarna putih jika sudah parah 67 G67 Umbi berukuran kecil 68 G68 Terdapat bintik-bintik putih pada daun 69 G69 Daun penuh dengan korokan 70 G70 Daun menjadi kering dan warna daun seperti terbakar 72 G72 Bercak daun berwarna putih atau kelabu
73
G73 Bercak daun memebentuk zona berwarna ungu jika sud.
74 G74 Ujung daun kering
75 G75 Umbi membusuk 76 G76 Jaringan umbi mengering 77 G77 Ujung daun terdapat bercak hijau pucat
78 G78 Terdapat miselium dan spora pada bercak daun 79 G79 Tanaman kerdil 80 G80 Umbi berkerut 81 G81 Umbi berwarna kecoklatan 82 G82 Bagian umbi dalam tampak kering dan pucat 83 G83 Bercak daun bulat dan memanjang 84 G84 Bercak daun berwarna coklat dengan tepi menguning 85 G85 Jumlah bercak terbanyak pada ujung daun 86 G86 Jaringan pada bercak daun mati 87 G87 Bercak daun berwarna putih 88 G88 Bercak daun melebar dan menjadi putih kehijauan 89 G89 Tanaman mati mendadak 90 G90 Daun bawah rebah 91 G91 Pangkal daun mengecil 92 G92 Daun terpelintir 93 G93 Daun menguning 94 G94 Daun terkulai/layu 95 G95 Dasar umbi terdapat cendawan keputih- putihan 96 G96 Pangkal umbi berair 97 G97 Ujung daun busuk kebasah-basahan 98 G98 Ujung daun berwarna coklat 99 G99 Ujung daun mati 100 G100 Lapisan umbi terdapat bercak merah keunguan 101 G101 Lapisan umbi tampak basah 102 G102 Lapisan umbi terpisah-pisah 103 G103 Umbi berair 104 G104 Tanaman menimbulkan bau busuk yang menyengat 105 G105 Bentuk daun lebih kecil 106 G106 Warna daun belang hijau pucat sampai kekuningan 107 G107 Daun berpilin 108 G108 Terdapat puru berbentuk bulat pada akar 109 G109 Akar lebih pendek 110 G110 Rambut akar sedikit 111 G111 Tanaman lebih kaku 112 G112 Tanaman lebih kerdil 113 G113 Tanaman menguning 114 G114 Rambut akar sedikit 115 G115 Akar lebih sedikit 116 G116 Daun menebal
Tabel untuk penyakit dan hama pada tanaman bawang dan cabai yang akan dipakai pada sistem ini, tabel  hama dan penyakit  tanaman  bawang  dan  cabai  disatukan  menjadi satu tabel, ditunjukkan oleh Tabel 4
Tabel 4 Tabel Hama Penyakit Pada Tanaman Bawang dan Cabai id_
penya kit kode nama penyakit
1 P01  Penyakit Layu Fusarium ( Fusarium oxysporum f. sp. Melongenae Schlecht ) 2 P02  Layu Bakteri ( Ralstonia ( Pseudomonas
solanacearum E.F.Sm )
3
P03  Bercak Daun Cercospora ( Cercospora capsici Heald et Wolf )
4
P04  Antraknosa/Penyakit Patek ( Colletotrichum capsici
( Syd. ) Bult. Et. Bisby )
5 P05  Busuk Buah ( Fruit rot )
6 P06  Virus Kerupuk
7 P07  Virus Mosaik
8 P08  Virus kuning
9 P09  Tungau Kuning ( Polyphagotarsonemus latus Banks )
10 P10  Trips ( Thrips parvispinus Karny ) 11 P11  Kutu Daun Persik ( Myzus persicae Sulz. ) 12 P12  Kutu Kebul ( Bemisia tabaci ) 13 P13  Ulat Grayak ( Spodoptera litura F. )
14 P14  Ulat Buah ( Helicoverpa armigera Hubner )
15 P15  Lalat Buah ( Bactrocera sp ) 16 P16  Penyakit Trotol, Bercak Ungu ( Purple blotch ) 17 P17  Penyakit Embun Buluk/Tepung Palsu ( Downy mildew ) 18 P18 Penyakit Bercak daun Cercospora ( Cercospora leaf
Spot )
19 P19  Penyakit otomatis, Antraknose ( Antrachnose )
20 P20  Penyakit Moler atau Layu Fusarium ( Fusarium Basal
Plate Rot ) 21 P21  Mati pucuk 22 P22  Virus Kerdil Kuning,Virus Mosaik ( Onion Yellow Dwarf Virus )
23 P23  Penyakit Buluk Penicilium ( Blue Mold ) 24 P24  Penyakit Nematoda Buncak Akar ( Root Knot
Nemotade ) 25 P25  Ulat Bawang ( Onion caterpillar, Beet armyworm ) 26 P26  Hama Putih atau Trips ( Thrips ) 27 P27  Ulat Tanah ( Cut Worm ) 28 P28  Lalat Pengorok Daun ( Liriomyza chinensis )
Perhitungan pada Metode Certainty Factor Tabel 5.

## Tabel 5 Contoh Perhitungan Nilai CF
No Nama Penyakit Gejala MB MD 1 Busuk Buah Pangkal batang digigit ulat 0.8 0.01 Pangkal batang terpotong 0.9 0.01 Batang rebah 0.8 0.01 Batang rusak 0.8 0.01
Rumus  menggunakan  metode certainty  factor sama seperti  di  bab  2  yang  sudah dijelaskan, sebagai berikut CF = MB – MD MB = MB Lama + (MB Baru * (1- MB Lama)) MD = MD Lama + (MD Baru * (1-MD Lama)) MB = (0.8 + (0.9 *(1-0.8))) = 0.98   (untuk gejala 1 &
2)
Nilai MB sementara akan dipakai untuk dijumlah kan dengan gejala 3
MB = (0.98 + (0.8 * (1-0.98))) = 0.996 Nilai MB sementara yang didapatkan akan dipakai untuk gejala 4
MB  =  (0.996  +  (0.8  * (1  –  0.996)))  =  0.9992    (Nilai  MB telah didapatkan) Selanjutnya untuk MD sama perhitungan seperti mencari nilai MB diatas MD  =  (0.01  +  (0.01  * (1  –  0.01)))  =  0.0199    (untuk gejala 1 & 2) Nilai MD sementara akan dipakai untuk dijumlahkan untuk gejala 3 MD = (0.0199 + (0.01 * (1- 0.0199))) = 0.029701 Nilai MD sementara yang didapatkan akan dipakai untuk gejala 4 MD  (0.029701  +  (0.01  *  (1  -  0.029701)))=  0.03940399 (Nilai MD telah didapatkan) CF = MB – MD = 0.9992 - 0.03940399 = 0.959796 *100% = 95,97 % (Nilai CF)
Tabel Pengetahuan nilai kepastian  merupakan tabel yang berisikan  nilai  kepastian  dari  ahli  (pakar)  untuk  setiap penyakit  dan  hama  tanaman  bawang  ditunjukkan  oleh Tabel 6.
Tabel 6. Pengetahuan Nilai Kepastian ( Certainty Factor) Untuk Hama Penyakit Tanaman Bawang dan Cabai
id_ pengetah uan id_penyaki t id_gejala mb md 1 1 2 0.9 0.02 2 1 4 0.8 0.1 3 2 9 0.9 0.01 4 24 114 0.8 0.01 5 24 115 0.9 0.02 6 1 3 0.8 0.01 7 2 8 0.9 0.01 8 3 12 0.9 0.02 9 25 61 0.8 0.01 10 25 62 0.9 0.01 11 25 63 0.8 0.01 12 25 64 0.8 0.01 13 27 61 0.8 0.02 14 27 63 0.9 0.01 15 27 64 0.9 0.02 16 19 89 0.8 0.01 17 23 104 0.8 0.02 18 24 113 0.9 0.01 19 24 112 0.9 0.02 20 24 111 0.8 0.01
21 10 48 0.8 0.02 22 11 49 0.9 0.01 23 11 12 0.9 0.02 24 7 34 0.8 0.01 25 1 5 0.8 0.02 26 1 6 0.9 0.01 27 2 10 0.9 0.02 28 2 11 0.8 0.01 29 4 16 0.8 0.02 30 5 19 0.9 0.01 31 5 20 0.9 0.02 32 5 17 0.8 0.01 33 5 21 0.8 0.02 34 13 57 0.9 0.01 35 6 28 0.9 0.02 36 13 53 0.8 0.01 37 9 31 0.8 0.02
Tabel solusi penyakit, berisi idpenyakit dan id, kode dari solusi, ditunjukkan pada Tabel 7

## Tabel 7 Tabel Solusi Penyakit
Kode Idpenyakit idsolusi 1 1 S01 2 2 S02 3 3 S03 4 4 S04 5 5 S05 6 6 S06 7 7 S07 8 8 S08 9 9 S09 10 10 S10 11 11 S11 12 12 S12 13 13 S13 14 14 S14 15 15 S15 16 16 S16 17 17 S17 18 18 S18 19 19 S19 20 20 S20 21 21 S21 22 22 S22 23 23 S23 24 24 S24 25 25 S25 26 26 S26 27 27 S27 28 28 S28
Tabel  solusi  berisi  informasi  solusi  untuk  hama  dan penyakit  tanaman bawang dan  cabai, di tunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8.  Tabel Solusi Kode Solusi 1 Sanitasi  dengan  mencabut  dan  memusnahkan  tanaman terserang,  Dianjurkan  memanfaatkan  agen  antagonis Trichoderma  spp.  dan  Gliocladium  spp.  serta perpenggunaan Fungisida
2 Dianjurkan memanfaatkan agen antagonis Trichoderma spp. dan Gliociadum spp. yang
diaplikasikan bersamaan dengan pemupukan dasar. Dan penggunaan bakterisida sesuai anjuran sebagai alternatif terakhir
3 Melakukan penyemprotan fungisida Antracol,
Starmil atau score. Perlakuan benih sebelum tanam, perbaikan drainase
4 Pengendalian dengan penyemprotan fungisida
5 Penggunaan benih unggul yang tahan terhadap bakteri Penyemprotan bakterisida dengan dosis dan cara yang tepat Penyemprotan Fungisida antracol,cozeb,Bion-M.
6 Mengendalikan serangga vektor, misalnya dengan asefat atau imidakloprit 2x (saat tanam dan 45 hari setelah tanam).
Menanam bunga matahari atau jarak kepyar sebagai pagar pembatas disekitar bedengan untuk mencegah B. tabaci 7 Mengganti tanaman yang terinfeksi dan penyemmprotan insektisida secara rutin
8 Penanggulangannya dengan cara memilih bibit unggul yang tahan terhadap virus gemini, dan membasmi vektornya/penularnya yakni kutu kebul dan kutu daun 9 Penyemprotan rutin dengan racun tungau (Akarisida) misalnya Agrimec, Demolish, Pegasus, Bamex, Omite,Mitac atau Samite 10 Penyemprotan rutin dengan insektisida Agremic, Demolish, Pegasus, Bamex,Oxmite, Mitac atau Samite 11 Pengendalian dengan disemprot insektisida berbahan aktif abamektin, fipronil atau diafenthurion 12 Pemanfaatan musuh alami, seperti predator, parasitoid, dan patogen serangga. Sanitasida lingkungan, Penggunaan pestisida selektif sebagai alternatif terakhir antara lain Permethrin,Amitraz,Fenoxycarb,Imidacloprid,Bifent hrin,Deltamethrin, Buprofezin, Endosulphan dan asefat. 13 Semprot dengan Curacron, Regent, Prevathon atau Matador. 14 Menyemprotkan agen hayati sebagai pengendalian biologis seperti Bacillus thuringiensis. Pengendalian kimia dengan penyemprotan bahan aktif klorpirifos,permetrin,karbaril. 15
Pengendalian dengan membuat perangkap lalat buah atau disemprot insektisida Curacron, Regent,Santoat atau Matador.
16 Melakukan penyemprotan fungisida kontak berbahan aktif macozeb selama 3 hari berturut-turut serta gunakan fungisida sistemik berbahan aktif dimetomorf 17
Menggunakan fungisida sistemik berbahan aktif difekonazol dan fungisida translaminar seperti trivia yang mampu menembus daun dan mencapai bagian bawah permukaan daun.
18
Pengendalian dilakukan dengan rotasi tanaman,
mengatur aerasi lahan, membersihkan daun yang terserang, dan penyemprotan fungisida bahan aktif difenokonazol, mankozeb, metalaksil, dll.
19 Melakukan penyemmprotan fungisida sistemik berbahan aktif dimetomorf atau difekonazole, lalu penyemprotan fungisida kontak berbahan aktif propineb selama 3 hari berturut-turut.
20 Dengan pemberian trichoderma sp pada pupuk dasar maupun dengan cara dikocor maka cendawan fusarium bisa ditekan perkembangannya. Trichoderma sp berguna sebagai dekomposer pupuk menjadi C organik
21 Mengurangi pemakaian pupuk nitrogen (urea atau ZA)
Menanam dengan jarak tidak terlalu rapat tujuannya supaya sirkulasi udara lancar.
Membuang atau membakar tanaman yang terserang.
22 Penanaman umbi yang bebas virus dan ditanam didaerah bebas virus yang
letaknya jauh dari sumber penyakit, pergiliran tanaman selain jenis Allium dan mencabut tanaman yang terserang. Eradikasi tanaman yang menunjukkan gejala serangan
23 Pergiliran tanaman dengan jenis tanaman lain serta menjaga drainase agar tanah tidak terlalu becek. Pemberian lampu dan kipas angin agar tidak mudah lembab pada saat melakukan penyimpanan. 24 Sterilisasi lahan sebelum proses penanaman,
pengaturan sistem pengairan/ drainase dan kondisi kelembapan dipertahankan dengan baik 25 Sanitasi gulma karena dapat menarik serangga betina untuk meletakkan telur, pengumpulan larva kemudian memusnahkannya,
pengolahan lahan untuk membongkar persembunyian ulat.
Memanfaatkan predator ulat tanah, yaitu burung
26 Penyiraman dilakukan pada siang hari untuk menghilangkan nimfa trips yang menempel pada daun dan menurunkan suhu disekitar tanaman. Apabila populasi dan serangan terus meningkat (belum ada ambang pengendaliannya) dilakukan pengendalian dengan insektisida efektif yang telah resmi terdaftar oleh Menteri Pertanian, seperti :
Padan 50
SP.
27 Penyiraman dilakukan pada siang hari untuk menghilangkan nimfa trips yang menempel pada daun dan menurunkan suhu disekitar tanaman.
Memanfaatkan predator ulat tanah,yaitu burung.
28 Menjaga kebersihan lingkungan tanaman dengan cara penyiangan atau membersihkan gulma dan rumput liar
Menanam pada lokasi yang jauh dari tanaman inang. Penyemprotan insektisida yang bekerja seecara kontak, misalnya agrimec,alfamex,demolish atau curacon.

## Perancangan Sistem
1. Use Case Diagram Use Case Diagram merupakan kumpulan diagram dan text yang  saling  bekerjasama  untuk  mendokumentasikan bagaimana  user  (actor)  berinteraksi  dengan  system.
Gambar 2 merupakan use case diagram dari program yang akan dirancang :
SISTEM PAKAR DIAGNOSA HAMA DAN  PENYAKIT TANAMAN BAWANG DAN CABAI METODE CERTAINTY FACTOR Member Login Pilih Form Gejala untuk Tanaman Bawang atau Cabai Konsultasi Hasil diagnosa Input Gejala Edit Gejala Hapus Gejala Input Penyakit Edit Penyakit Hapus Penyakit Input Pengetahuan Edit Pengetahuan Hapus Pengetahuan Admin Registrasi Isi data pribadi member Laporan Konsultasi LogOut Logout

## Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Pakar

## 2. Class Diagram
Class  Diagram adalah  sebuah  spesifikasi  yang  jika diinisialisasi  akan  menghasilkan  sebuah  objek  dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambakan  keadaan  (atribut/properti) suatu  sistem,  sekaligus  menawarkan  layanan  untuk memanipulasi  keadaan  tersebut  (metode/fungsi).  Class diagram sistem pakar ini dapat dilihat pada Gambar 3
Admin id_admin +add() nama +update() password +delete() username Member id +add() nama username password jk umur tempatlahir alamat tgllahir +update() +delete() Gejalacabai id_gejala +update() nama gejala kode +delete() +add() Penyakit id_penyakit +update() nama penyakit +add() +delete () kode Konsultasi id +update() nama penyakit id_member persentase +add() +delete() Pengetahuan id_penyakit +add() id_pengetahuan mb id_gejala +delete() md +update -memberName Gejalabawang id_gejala +update() nama gejala kode +delete() +add() -memberName id_pengetahuan profesi

## Gambar 3 Class Diagram Sistem Pakar
3. Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan  berbagai  alir aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang, bagaimana masing-masing  alir  berawal, Decision yang  mungkin terjadi,  dan  bagaiman  mereka  berakhir. Activity Diagram juga  dapat  menggambarkan  proses  paralel  yang  mungkin terjadi  pada  beberapa  eksekusi.  Activity  diagram  dapat dilihat pada Gambar 4
1. Activity Diagram Form Input Data Admin, dapat dilihat pada Gambar 4
Admin Sistem Menginputkan username dan password
Terima username dan password true false Menginput data Penyakit Menginput data Gejala Menyimpan, hapus dan edit inputan Menginput data Pengetahuan

## Gambar 4 Activity Diagram Form Input Data Login
2.  Activity  Diagram  Form  Input  Data  Member,  dapat dilihat pada Gambar 5
Member Sistem Menginputkan username dan password Terima username dan password true false Memilih gejala dan penyakit Konsultasi diagnosa Buat laporan diagnosa Terima Pilihan Gejala Menampilkan hasil diagnosa Registrasi Terima Registerasi Mencetak Laporan diagnosa

## Gambar 5 Activity Diagram Form Input Data Member

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan hasil penelitian, kesimpulan yang dapat diambil adalah :
1. Besarnya  nilai  CF  total  ditemukan  oleh  banyaknya kecocokan  antara  gejala  yang  dipilih  dengan hama/penyakit,  serta  besarnya  nilai  CF  tiap  aturan pada kaidah diagnosa.
2. Telah berhasil dibangun sebuah sistem “Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Bawang Dan Cabai  Metode  Certainty  Factor”  untuk  membantu petani  dalam mengidentifikasi  penyakit yang disebabkan  oleh  hama  pada  cabai  dan  tanaman bawang berdasarkan gejala-gejala yang di berikan.
3. Sistem pakar diharapkan dapat bermanfaat bagi petani untuk  mengetahui  informasi  tentang  penyakit  dan hama tanaman cabai dan bawang
4. Hasil pengujian/diagnosa menunjukkan bahwa sistem pakar  yang  dibangun  telah  berjalan  sesuai  yang diharapkan
5. Aplikasi  yang sudah dibangun  mempunyai kelebihan yang  diperoleh  dari  website  sistem  pakar  diagnosa hama dan penyakit tanaman bawang dan cabai metode certainty factor ini sebagai berikut :
a. Mempermudah petani dalam mendeteksi hama dan penyakit yang ada pada tanaman bawang dan cabai nya.
b. Mempunyai  sistem  pakar  yang  dapat  membantu pengguna  untuk  diagnosa  tanaman  bawang  dan cabai dengan memilih gejala-gejala yang ada.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1] Rosnelly,Rika.2017. Sistem
Pakar konsep
dan
teori. Yogyakarta.Andi Publisher [2] Pratiwi, Heny.2019. Buku Ajar Sistem Pakar .Samarinda.Goresan Pena
[3] Meilin,  Araz.,  2014. Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman Cabai  Serta  Pengendaliannya. Jambi: Balai  Pengkajian Teknologi Pertanian Jambi
[4] Wiro  Sasmito,  Ginanjar.2017.  Sistem  Pakar  Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Tanaman  Hortikultura  dengan  Teknik Inferensi  Forward  dan  Backward  Chaining.Jurnal  Pelita Harapan Bersama. Tegal.
[5] Moekasan, Tonny K dkk.,2015. Modul Pelatihan Budidaya Cabai Merah, Tomat ,dan Mentimun Berdasarkan Konsepsi Pengendalian Hama Terpadu Sub title. Bandung : Nikardi
Gunandi dan Asih K. Karjadi
[6] Burhannudin,Muhammad,
Suprapto,
Nurul
Hidayat.2017.Pemodelan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman  Apel  Manalagi  dengan  Metode  Backward Chaining Menggunakan Certainty Factor. Jurnal Universitas Brawijaya. Malang
[7] Penelitian, Pusat Pengembangan, D A N., 2018. Organisme Pengganggu  Tumbuhan  (  Opt  )  Bawang  Merah .  Jakarta: Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian.
[8] Sihotang,  Hengki.2014.  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja dengan Metode Certainty Factor (CF) Berbasis Web. Jurnal STMIK Pelta Nusantara Medan. Medan.
[9] Azzamy.  2015. Cara  Mengendalikan  Hama  dan  Penyakit Tanaman  Cabe. Terdapat  pada:  https://mitalom.com/cara- mengendalikan-hama-dan-penyakit-tanaman-cabe/ [Diakses 26 April 2020]
[10] Sutati, Emi, 2019. Cara Mengatasi Penyakit Tanaman Pada Bawang Merah . Terdapat pada :
http://cybex.pertanian.go.id/mobile/artikel/73318/Cara- Mengatasi-Penyakit-Tanaman-Pada-Bawang-Merah/ [Diakses 26 April 2020]
[11] Hama,  Klinik,  2016. Mengatasi  Serangan  Ulat  Cabai . Terdapat pada: https://benihpertiwi.co.id/mengatasi- serangan-hama-ulat-pada-cabai/#.Xx0do-dS_Dd  [Diakses 26 Aprli 2020]
[12] Rina  Miranda,  dkk.  2016.  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Jamur  Akar  Putih  (Riqidoporus  Lignosus)  Pada Tanaman  Karet  (Havea  Brasiliensis)  dengan  Metode Certainty Factor. Jurnal STMIK Budi Darma. Medan.
[13] Tomi Winanto, dkk. 2018. Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit  Tanaman  Cabai  Besar  Menggunakan  Metode Certainty Factor. Jurnal STMIK Sinar Nusantara Surakarta. Surakarta.
[14] Agus, Fahrul, Wulandari, Hernandha Eka,Astuti, Indah Fitri. 2017. Expert  System  With  Certainty  Factor  For  Early Diagnosis  Of  Red  Chill  Peppers  Disesases. Computer Science  Dept.  Faculty  of  CSIT  Mulawarman  University. Samarinda
[15] Kristianto  Eko  Winarno.  2019.  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  dengan  Mesin  Inferensy  Forwward Chaining Berbasis Web. Jurnal Institut Teknologi Nasional Malang. Malang.