## ANALISIS PERBANDINGAN METODE DEMPSTER SHAFER DAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN KAKAO

## Elvisiana Bapu
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1518057_Penulis@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kurangnya  prngrtahuan  petani  tentang  hama  dan  penyakit    kakao  di  Daerah  Ende    Desa    Saga Kec.Detusoko  Provinsi  Nusa  Tenggarah  timur,mengakibatkan  tanaman  kakao  di  tinggalkan  begitu  saja  tanpa adanya penangulangan dari Pemerintah hal ini sisebabkan oleh kurangnya penyuluhan pengetahuan bagimana bercocok tanam kakao yang baik oleh pamarintah setempat,sehingga membuat penulis ingin memberikan solusi unruk  memperbaiki  kondisi  ini,perkembangan  pengetahuan  system  pakar  dapat    membantu  menyelesaikan masalah tersebut.proses pembuatan system  pakar  berawalanan dari  pencarian data tentang penyakit dan  hama tanaman kakao,yang di peroleh dari BPTP Jawa Timur,Karangploso  yang  kemudian di validasi oleh ahli hama dan penyakit tanmana yaitu Bapak Ir.Handoko,Msc dalam penelitian ini,proses system pakar mengunakan dua metode  yaitu Demspter  Shafer Dan Certainty  Faktor .hasilnya  dari  pengunaan  kedua  metode  tersebut  di bandingkan dan hasil menunjukan bahwa Dempster Shafer lebih unggul daripada Certainty Faktor.
Kata kunci :  System Pakar, Hama dan Penyakit kakao,Dempster Shafer,Certainty Faktor,Web
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Penyakit  merupakan  tanama  yang  dapat menghambat dan merusak,pertumbuhan
tanaman,penyakit  ini  di  kenali  melalui  gejala- gejala pada tanaman yang terserang pertumbuhan    penyakit  pada  tanaman  akan mengakibatkan  kerugian  untuk    para  petani terutamanya,sedangkan  hama  pada  tanaman segala jenis hewan yang berpostensi menganngu pertumbuhan  pada  tanaman  yang  menyebabkan pada hasil  panen nantinya atau para petani akan mengalami  kegagalan  panen  yang  sangat merugikan.
Analisa perbandinagan metode hasil diagnosis hama dan penyakit di laukan dengan 2 metode yang berbeda yaitu Dempster Shafer dan Certainty  Faktor ,  dimana  digunakan  pada  jenis hama  dan  penyakit  kakao  yang  mempunyai gejala  penyakit  yang  berbeda.  Pada  aplikasi system  pakar  hama  dan  penyakit tanaman  kakao terdapat sejumlah edivance yang digunakan pada factor ketidakpastian dalam pengambilan keputusan  untuk  mendiagnosis  hama  dan penyakit  kakao,  cara  untuk  mengatasi  sejumlah edivance untuk Dempster shafe .sedangkan certainty factor adalah teori untuk mengakomedasikan  ketidak  pastian  pemikiran ( inexact reasoning) seorang pakar.
Permasalahan yang
sering
terjadi dikarenakan rendah  perodukvitas tanaman kakao dan  mutu  yang  di  sebabkan  berapa  hal  di
antaranya  benih  yang  di  gunakan  beragam  lokal dan pemiliharan yang di lakukan masih seadanya dan  belum  melakukan  permentasi  sebagai  faktor penentuan  mutuh  kakao  dan  adanya  masalah yang paling utama adalah kurangnya pengtahuan dan  kenterampilan  dalam  membududayakan tanaman  kakao, sehingga  para  petani  tidak mengtahui  hama  dan  penyakit  yang  sedang terserang pada tanaman kakao.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan sebelumnya, maka penulis merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut :
1. Bagimana  membuat  aplikasi  system  pakar berbasis Website.?
2. Bagimana  membuat  system  pakar  untuk mendiagnosis  hama  dan  penyakit  pada tanamana kakao ( Theobroma Cacao L ).?
3. Bagimana  mendiagnosis  peyakit  dan  hama pada metode Dempster Shafer .?
4. Bagimana mendiagnosis hama dan penyakit mengunakan metode Certainty Faktor .?
5. Bagimana membandingkan Dempster Shafer  dan  Certainty  Faktor  pada    aplikasi system pakar.?
6. Bagimana  menentukan  mesin  Inferensi (mesin  Penelusuran)  pada  aplikasi  system pakar.?

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan beberapa batasan masalah, antara lain :
1. Jenis penyakit pada tanaman kakao ( Theobroma  Cacao  L )  sejumlah  8  penyakit dengan  gejala  penyakit  sejumlah  30  gejala penyakit.
2. Jenis hama pada tanaman kakao ( Theobroma    Cacao  L )  sejumlah  delapan hama   dengan 20  gejala .
3. User  pada  aplikasi  system  pakar  untuk diagnosis  untuk  diagnosis  penyakit  dan hama tanaman kakao ( Theobroma Cacao L ) adalah user (petani) dan admin (pakar).

## 1.4 Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulisan  dalam penyusunan penelitian skripsi adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi  sistem  pakar  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dengan database MySQL.
2. Aplikasi  sistem  pakar  dibangun  dengan menggunakan  data  yang  diperoleh  dari
Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jawa Timur  yang  berada  di  Jalan  Raya  Karanglo KM.4 Kepuharjo Karangploso yang divalidasi  oleh  Ahli  Hama  dan  Penyakit Tanaman yaitu Bapak Ir. Handoko, MSc.
3. Untuk menentukan jenis penyakit dan hama pada tanaman kakao ( Theobroma Cacao L. ) digunakan  metode  Dempster  Shafer  dan Certainty Factor .
4. Mesin  inferensi  yang  digunakan  pada sistem  pakar  untuk  diagnosis  sistem  pakar penyakit  dan  hama  pada  tanaman  kakao ( Theobroma  Cacao  L. )  adalah forward chaining (alur maju) .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjuan Terdahulu
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  desa  Betung, kecamatan  Kumpeh  Ilir  kabupaten  Muaro  Jambi dan Laboratorium Universitas Batanghari selama
6  bulan  yaitu  pada  bulan  Maret  sampai  dengan Agustus  2017.    Pengambilan  sampel  tanaman dilakukan  secara  acak  dengan  Simple  Random Sampling di perkebunan kakao rakyat. Pengamatan  dilakukan  terhadap  tanaman  kakao dengan menghitung seluruh buah baik yang sehat maupun  yang  sakit  sehingga  didapat  persentase buah  kakao  yang    terserang.  .Tanaman  kakao yang  diamati  adalah  yang  menunjukkan  gejala serangan  jamur  Phytopthora  palmivora.  Gejala serangan  penyakit  busuk  buah  adalah  timbulnya bercakbercak  hitam  pada  bagian  kulit  luar  buah. Bercak-bercak  hitam  itu  akan  meluas  hingga menutupi  semua  bagian  kulit  buah.  Buah  yang busuk  diambil  dan  dibungkus  dengan  kertas
koran  lembab  dan  masukkan  ke  dalam  kantong plastik,  kemudian  dibawa  ke  laboratorium  dan disimpan  dalam  alat  pendingin  sampai  saatnya untuk diidentifikasi. Pengamatan  yang dilakukan di  lapangan  terhadap  tanaman  kakao  adalah dengan  menghitung  tanaman  dan  buah  kakao yang  ada  pada  tanaman  sampel,  baik  yang terserang maupun tidak terserang.[1]
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  bulan Maret  sampai  Agustus  2016  di  Laboratorium Jurusan  Biologi  Unit    Bioteknologi    FMIPA Untad.  penelitian  ini  adalah  ranting  tanaman kakao yang terinfeksi jamur O. Theobromae yang diperoleh dari perkebunan Rakyat Desa Makmur, Kecamatan  Palolo,  Kabupaten  Sigi,  Propinsi Sulawesi  Tengah,  media  Potato  Sukrosa  Agar (PSA), aquades steril, alkohol 70%, kertas tissue, dan  methylene  blue.  Pengembangan  kakao  di daerah  ini,  tidak  lepas  dari  berbagai  hambatan. Salah  satu  hambatan  yang  ada  adalah  masalah gangguan  penyakit.  Penyakit  utama  pada tanaman  kakao  adalah  penyakit  Vascular  Streak Dieback (VSD).[2]

## 2.2 Sistem pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa orang  pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan ( inference rules ) dengan basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau lebih pakar dalam bidang tertentu.
Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam proses  pengambilan  keputusan  untuk  penyelesaian masalah  tertentu.  Tujuan  utama  sistem  pakar  bukan untuk  menggantikan  kedudukan  seorang  ahli  atau pakar, tetapi hanya untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan  populasi  manusia,  maka  di  masa  yang akan  datang  sistem  pakar  ini  diharapkan  sangat berguna membantu dalam hal pengambilan keputusan. Berikut  ini ada  beberapa definisi tentang  sistem pakar menurut para ahli, antara lain :
a. Sistem pakar ( expert system ) secara umum adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli (Kusumadewi, 2003).
b. Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan teknik  penalaran  dalam  memecahkan  masalah yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut  (Kusrini, 2006).
c. Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar  yang
mempunyai knowledge atau  kemampuan  khusus yang  orang  lain  tidak  mengetahui  atau  mampu dalam bidang yang dimilikinya (Arhami, 2005).

## 2.3 Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama yaitu lingkungan pengembang ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ) (Turban, 2005). Lingkungan
pengembang sistem pakar digunakan untuk memasukkan  pengetahuan  ke  dalam  lingkungan sistem  pakar,  sedangkan  lingkungan  konsultasi digunakan  oleh  pengguna  yang  bukan  pakar  guna memperoleh  pengetahuan  pakar.  Arsitektur  Sistem Pakar dapat dilihat pada Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pakar.

## 2.4 Mesin Inferensi
Mesin inferensi adalah bagian yang mengandung  mekanisme  fungsi  berfikir  dan  pola- pola  penalaran  sistem  yang  digunakan  oleh  seorang pakar.  Mekanisme  ini  menganalisa  suatu  masalah tertentu  dan  selanjutnya  akan  mencari  jawaban  atau kesimpulan.  Mesin  inferensi  memiliki  tiga  elemen pokok (Turban, 2005) yaitu :
1. Penerjemah  ( Interpreter ),  yang  menjalankan pilihan jenis-jenis agenda dengan menerapkan kaidah basis pengetahuan yang ada.
2. Pengaturan  ( Scheduler ),  yang  mengatur control atas agenda. Penalaran mempengaruhi kaidah  inferensi  dalam  jenis  prioritas  yang jelas atau kriteria lain di dalam agenda.
3. Kemampuan Penyelesaian ( Consistency
Enforcer ),  yang  mencoba  untuk  menjaga ketepatan representasi  dari penyelesaian  yang muncul. Bagian ini akan berusaha memelihara kekonsistenan  dan  mempresentasikan  solusi yang bersifat darurat.

## 2.5 Demspter Shafer
Ada  berbagai  macam  penalaran  dengan model  yang  lengkap dan  sangat konsisten, tetapi pada  kenyataannya  banyak  permasalahan  yang tidak  dapat  terselesaikan  secara  lengkap  dan konsisten.  Ketidakkonsistenan  yang  tersebut adalah  akibat  adanya  penambahan  fakta  baru.
Penalaran  yang  seperti  itu  disebut  dengan penalaran  non  monotonis.  Untuk  mengatasi ketidakkonsistenan tersebut maka dapat
menggunakan  penalaran  dengan  teori Dempster- Shafer .  Secara  umum  teori Dempster-Shafer ditulis dalam suatu interval [3]:
[Belief,Plausibility].....................……[2.1]
• Belief  (Bel)  adalah  ukuran  kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan  proposisi.  Jika  bernilai  0  maka mengindikasikan bahwa tidak ada evidence, dan  jika  bernilai  1  menunjukkan  adanya kepastian
• Plausibility  (Pl)  dinotasikan  sebagai  :  Pl(s) =  1  –  Bel  (⌐s)    Plausibility  juga  bernilai sampai  1.  Jika  yakin  akan  ⌐s,  maka  dapat dikatakan bahwa Bel(⌐s)=1, dan Pl(⌐s)=0. • Pada teori  Dempster-Shafer  dikenal  adanya frame  of  discrement  yang  dinotasikan dengan  θ.  Frame  ini  merupakan  semesta pembicaraan dari sekumpulan hipotesis. Tujuannya adalah mengaitkan ukuran kepercayaan  elemen-elemen  θ.  Tidak  semua evidence  secara  langsung  mendukung  tiap-tiap elemen.  Untuk  itu  perlu  adanya  probabilitas fungsi  densitas  (m).  Nilai  m  tidak  hanya mendefinisikan  elemen-elemen  θ  saja,  namun juga  semua  subsetnya.  Sehingga  jika  θ  berisi  n elemen, maka subset θ adalah n 2 . Jumlah semua m dalam subset θ sama dengan 1.
Apabila  tidak  ada  informasi  apapun  untuk memilih  hipotesis,  maka  nilai  :  m{θ}  =  1,0 Apabila diketahui X adalah subset dari θ, dengan m1  sebagai  fungsi  densitasnya,  dan  Y  juga merupakan  subset  dari  θ  dengan  m2  sebagai fungsi  densitasnya,  maka  dapat  dibentuk  fungsi kombinasi m1 dan m2 sebagai m3, yaitu :[3]

## Keterangan :
M3 = desitas untuk gejala pertama M2 = desitas untuk gejala kedua M3 = kombinasi dari kedua desitas diatas Ø=  semesta  pembicaraan  dari  kumpulan hipotasis ( X,Y) X dan Y =subset dari Z X’dn Y’ = subset dari Ø

## 2.6 Certainty Factor
Certainty  Factor merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  menyatakan  kepercayaan dalam  sebuah  kejadian  yang  merupakan  fakta atau  hipotesis  berdasarkan  bukti  atau  penilaian pakar.  Secara  konsep, Certainty  Factor (CF) merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan untuk mengatasi ketidakpastian dalam
pengambilan  keputusan.  Dalam  kasus  ini,  kita
harus mengagregasikan nilai CF keseluruhan dari setiap kondisi yang ada [8].
Tahapan dalam mempresentasikan data-data kualitatif :
1) Kemampuan  untuk  mengekspresikan  derajat keyakinan sesuai dengan suatu   metode.
2) Kemampuan untuk menempatkan dan
mengkombinasikan derajat keyakinan tersebut dalam sistem pakar. Dalam  mengekspresikan  derajat  keyakinan digunakan  suatu  nilai  yang  disebut certainty factor (CF)  untuk  mengasumsikan  derajat keyakinan  seorang  pakar  terhadap  suatu  data. Berikut merupakan formulasi dasar dari certainty factor .
CF [H,E] = MB [H,E] – MD [H,E]
Untuk  mengkombinasikan  dua  atau  lebih aturan,  sistem  berbasis  pengetahuan  dengan beberapa aturan, masing-masing darinya menghasilkan  kesimpulan  yang  sama  tetapi faktor ketidakpastiannya berbeda. Untuk menghitung  CF  (keyakinan)  dari  kesimpulan diperlukan bukti pengkombinasian sebagai berikut:
CF  (R1,R2)  =  CF  (R1)  +  [CF  (R2)]  x  [1  - CF (R1)] (2)
Jika  kita  hanya  menambahkan  CF  R1  dan R2,  kepastian  kombinasinya  akan  lebih  dari  1 memodifikasikan jumlah  kepastian melalui penambahan faktor kepastian kedua dan mengakalinya  (1  dikurangi  faktor  kepastian pertama).  Jadi,  semakin  besar  CF  pertama semakin  kecil  kepastian  penambahan  kedua. Tetapi  faktor  tambahan  selalu  menambahkan beberapa  kepastian.  Untuk  aturan  ketiga  yang ditambahkan,  dapat  digunakan  aturan  sebagai berikut [9].
CF (R1,R2,R3) = CF (R1,R2) + [CF (R3)] [1 – CF (R1,R2)] =  CF  (R1,R2)  +  CF  (R3)  - [CF (R1,R2)]. [CF (R3)]  (3)
Untuk  solusi  dengan  lebih  banyak  aturan dapat  menggunakan  persamaan  yang  secara bertingkat seperti pada persamaan diatas.

## 2.7 My SQL
MySQL  adalah  salah  satu  jenis database server yang  sangat  terkenal.  Kepopulerannya disebabkan  MySQL  menggunakan  SQL  sebagai bahan  dasar  untuk  mengakses  databasenya. Selain  itu,  MySQL  bersifat free pada  pelbagai paltform  (kecuali  pada  windows,  yang  bersifat shareware atau perlu membayar setelah melakukan  evaluasi  dan  memutuskan  untuk digunakan dalam keleprluan produksi).
MySQL  termasuk  jenis  RDBMS  ( Relational Database  Management  System ).  Itulah  sebabnya istilah  seperti  tabel,  baris,  dan  kolom  digunakan pada MySQL. [8]

## 2.8 PhpMyAdmin
PhpMyAdmin adalah  sebuah  software  yang berbentuk  seperti  halaman  situs  yang  terdapat  pada web  server .  Fungsi  dari  halaman  ini  adalah  sebagai pengendali database Mysql sehingga pengguna Mysql tidak  perlu  repot  untuk  menggunakan  perintah- perintah  SQL.  Karena  dengan  adanya  halaman  ini semua  hal  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  hanya meng-klik  menu  fungsi  yang  ada  pada  halaman PhpMyAdmin .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Sistem
Merupakan  suatu  kegiatan  yang  menguraikan seluruh  pokok  masalah  yang  ada  di  dalamnya. Analisa merupakan tahapan awal sebelum masuk ke tahapan perancangan, sedangkan perancangan merupakan hasil dari keseluruhan analisa  yang dapat memberikan solusi dalam suatu permasalahan.

## 3.2 Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan atau  fungsi  yang  harus di  miliki oleh  sebuah  sistem. Dengan  dideskripsikan  kebutuhan  fungsional  ini, maka suatu sistem memiliki sebuah target yang harus dipenuhi.  Berikut  beberapa  kebutuhan  fungsional sistem yang akan dibuat :
1. Sistem memiliki fasilitas login yaitu login sebagai admin  dengan  memasukkan username dan password . 2. Jika  masuk  ke  sistem  dengan  akses  sebagai admin, berikut fitur-fitur yang akan ditampilkan : a. Admin dapat melihat data penyakit dan gejala.
b. Admin  dapat  mengubah  data  penyakit  dan gejala.
c. Admin dapat menambahkan data penyakit dan gejala.
d. Admin  dapat  menghapus  data  penyakit  dan gejala.
e. Admin  dapat  mengubah  nilai  DS  dan  CF berdasarkan gejala.
f. Admin dapat keluar ( logout ) dari system

## 3.3 Karakteristik Pengguna
Karakteristik  pengguna  ditentukan  untuk menentukan siapa saja yang dapat mengakses sistem yang  akan  dibangun.  Pengguna  sistem  adalah beberapa orang yang tercantum pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Tabel Pengguna Kategori Tugas Admin merupakan pembuat dan pengelola sistem. Mengakses semua sistem. User merupakan masyarakat yang menggunakan sistem. Hanya mengakses menu diagnosis dan melihat tampilan isi data.

## 3.4 Desain Sistem
Desain sistem merupakan gambaran dari sistem yang  akan  di  implementasikan  menjadi  sebuah aplikasi.  Adapun  desain  sistem  pada  penelitian  ini meliputi  rancangan  struktur  menu,  flowchart  dan perancangan database.

## 3.4.1 Struktur Menu Admin
Rancangan  Struktur  Menu  Admin  dapat  dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 struktur  admin
Pada  Gambar  3.1  Dalam  struktur  menu admin terdapat
menu home,menu diagnosis,gejala  untuk  hama  dan  penyakit,nilai Md/Md    untuk  hama  dan  penyakit  dan  nilai dempster shafer untuk hama dan penyakit.

## 3.4.2 Struktur  Menu User

## Gambar 3.2 Strukstur  user
Pada  gambar  struktur  menu  user  terdapat menu  Diagnosis  Dempster  Shafer  dan  Diagnosis Certainty faktor  untuk hama dan penyakit,

## 3.4.3 Flowchart Admin
Rancangan Flowchart Admin dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Start Home Data penyakit Gejala Perhitungan DS/CF End Tampilan menu Home Tampilan penyakit Input edit Hapus Input data Edit data Hapus data Proses Proses Proses berhasil Tampilan penyakit / hama Input data Input Edit Hapus Edit data Berhasil Hapus data berhasil Berhasil Proses Proses Proses berhasil berhasil Input edit Hapus Input data Edit data Hapus data Proses berhasil Proses Proses berhasil berhasil T y y y y y t y y y y y y y T y y y y y t y
Pada    Gamabr  3.3  flowchart    admin  dapat mengakses  data,  menambah  data,edit  data,hapus data  dan  menambah  nilai  dempster shafer dan Certainty

## 3.4.4 Flowchart User
Rancangan  Flowchart  User  dapat  dilihat  pada Gambar 3.4.
Home Diagnosis Dempster Shafer Diagnosis Certainty Faktor Kontak Login t t t t Tampilan awal y Tampilan gejala penyakit Dan hama Tampilan penyakit dan Hama Perhitungan Dempster Shafer Tampilan Hasil Diagnosis Tampilan gejala penyakit Dan hama Tampilan penyakit dan Hama Perhitungan Certainty Factor Tampilan Hasil Diagnosis Tampilan Informasi Tampilan Login Admin IF Login Proses Login IF Berhasil End Start Admin Y Y y Y t t
Gambar 3.4 flowchart  user
Pada Gambar 3.4 flowchart user,user hanya dapat  mengakses  table  halaman  konsultasi, tampilan  hasil  diagnosis Dempster  Shafer  dan Certainty factor , halaman kontak User.
3.4.5 Perancangan Database Dalam sistem ini memerlukan sebuah penyimpanan  data,  dalam  program  ini  penyimpanan datanya  menggunakan  software XAMPP .  Pada database  tersebut  terdapat  beberapa  tabel  yang digunakan  sebagai  media  penyimpanan  data.  Tabel- tabel tersebut antara lain :
1. Table penyakit No Id Penyakit Penyakit 1. Idp1 Penyakit Busuk Buah Kakao (Phytophthora Palmivora) 2. Idp2 Penyakit Pembuluh Kayu (Ppk, Oncobasidium Theobromae) 3. Idp3 Jamur akar coklat 4. Idp4 Jamur akar  Putih 5. Idp5 Jamur akar  merah 6. Idp6 Penyakit Jamur Upas (Upasia salmonicolor) 7. Idp7 Penyakit  Antraknose  ( Colletotricum gloeosporioides Penz. Sacc.) 8. Idp8 penyakit  vascular    streak    dieback vascular    streak    dieback    (VSD) oncobasidium  theobromae  talbot  & keane
tabel  penyakit  dari  tanmana  kakao  di antaranya id_penyakit dan nama penyakit.
2. Tabel Hama No Id Hama Hama 1. Idh1 Pengerek buah kakao ( Conopomorpha cramerella) 2. Idh2 Kepik pengisap buah ( Helopeltis sp)
3. Idh3 Pengerak  batang  ( zeuzera  coffeae nietn ) 4. Idh4 Kelayuan Pentil ( Cherelle Wilt ) 5. Idh5 Ulat Kilan ( Hyposidea Infixaria )
6. Idh6 Ulat  Matahari  ( Parasa  lepida  dan Ploneta diducta) 7. Idh7 Ulat api
8. Idh8 Kutu Putih ( Pseudococcus Lilacinus )
Tampilan    dari  tabel  hama  penyakit  di antaranya id_hama dan nama hama.
3. tabel gejala Penyakit
Hama Gejala MB MD G1 belang kuning atau kuning 0,6 0,2 G2 terdapat gerakan lubang larva 0,1 0.9 G3 bijinya  saling  melengket  dan kehitaman 0,2 0.8 G4 jika di goyang tdak berbunyi 0,5 0,5 G5 tampak matang di luar 0,5 0,5 G6 bercak cekung berwarna coklat 0,2 0,8 G7 menyebabkan  buah  mati  dan kering 0,7 0,3 G8 terdapat    lubang  pada  kulit kayu 0,1 0,9 G9 mengeluarkan sisa serbuk 0,1 0,9 G10 gugur buah kakao 0,6 0,4 G11 serangan  terdapat  pada  pentil buah kakao 0,25 0,75 G12 menyerang pada tanaman muda 0,4 0,6 G13 tanaman menjadi gundul 0,25 0.75 G14 mnyerang daun muda 0,4 0,6 G15 menyerang  daun  muda  dan buah muda kakao 0,4 0,6 G16 daun berubah menjadi kuning 0,6 0,4 G17 daunya kakao rontok 0,35 0,75 G18 menyerang buah kakao kecil 0,2 0,8 G19 serangan  mulai  dari  pangkal buah kakao 0,8 0,2 G20 buah kering dan mati 0,25 0,75
Tabel  gejala  penyakit  yang  di  antara id_gejala dan gejala penyakit.
4. Tabel gejala Hama No Id Gejala Gejala 1. G1 belang kuning atau kuning 2. G2 terdapat gerakan lubang larva 3. G3 bijinya saling melengket dan kehitaman 4. G4 jika di goyang tdak berbunyi 5. G5 tampak matang di luar 6. G6 bercak cekung berwarna coklat 7. G7 menyebabkan buah mati dan kering 8. G8 terdapat  lubang pada kulit kayu 9. G9 mengeluarkan sisa serbuk 10. G10 gugur buah kakao 11. G11 serangan  terdapat  pada  pentil  buah kakao 12. G12 menyerang pada tanaman muda 13. G13 tanaman menjadi gundul 14. G14 mnyerang daun muda 15. G15 menyerang  daun  muda  dan  buah muda kakao 16. G16 daun berubah menjadi kuning 17. G17 daunya kakao rontok 18. G18 menyerang buah kakao kecil 19 G19 serangan  mulai  dari  pangkal  buah kakao 20 G20 buah kering dan mati
Table  gejala  hama  di  antaranya  id_gejala  dan gejala hama.

## 3.4.6 perancangan aturan system pakar
Aturan  Sistem  Pakar  Penyakit  Tanaman Kakao ( Theobroma Cacao L. )
a) Aturan 1 : JIKA idgp01 AND idgp02 AND idgp03 AND idgp04 THEN idp01.
b) Aturan  2  :  JIKA  idgp05  AND  idgp06 THEN idp02
c) Aturan 3 : JIKA idgp07 AND idgp08  AND idgp9 AND idgp10  THEN idp03.
d) Aturan  4  :  JIKA  idgp11  AND  idgp12 THEN idp04
e) Aturan 5 : JIKA idgp13 AND idgp14 AND idgp15 THEN idp05
f) Aturan 6 : JIKA idgp16 AND idgp17 AND idgp18 AND idgp19 THEN idp06.
g) Aturan  7  :  JIKA  idgp20    AND  idgp21 AND  idgp22  AND  idgp23    AND  idgp24 AND idgp25  AND idgp26 THEN idp07
h) Aturan 8 : JIKA idgp27 AND idgp28  AND idgp29  AND idgp30  THEN idp08.
3.4.7 Aturan Sistem Pakar Hama Tanaman Kakao Id Gejala Gejala MB MD P1 buah kakao yang terserang berceak coklat hitam 0,3 0,7 P2 timbul lapisan yang berwarna putih bertepung jemur 0,2 0,8 P3 Kulit batang agak berlekuk dan berwarna lebih gelap atau kehitam-hitama 0,3 0,7 P4 mengelembung bagian batang atau cabang 0,2 0,8 P5 di serang akan terdapat bercak-bercak kuning 0,6 0,4 P6 Jika daun di petik maka ada nokta  bekas coklat pada daun bekas duduk 0,4 0,6 P7 Mula-mula daun tampak menguning, layu dan akhirnya gugur dan diikuiti kematian. 0,6 0,4 P8 benang-benang jamur yang berwarna cokelat 0,15 0,5 P9 butir-butir tanah terdapat hifa jamur berwarna cokelat 0,15 0,5 P10 Penularan terjadi dengan kontak langsung antara akar sakit dan sehat. 0,1 0,9 P11 Mula-mula daun tampak menguning, layu dan akhirnya gugur dan diikuiti kematian. 0,6 0,4 P12 Penyakit  akar  putih  terdapat  benang-benang  putih  yang  bercabang  melekat  pada permukaan akar. 0,3 0,7 P13 Mula-mula daun tampak menguning, layu dan akhirnya gugur dan diikuiti kematian. 0,1 0,9 P14 Penyakit akar merah terdapat lapisan jamur berwarna merah atau coklat tua. 0,6 0,4 P15 infeksi jamur ini pertama kalai terjadi pada  sisi bagaian bawah cabang 0,3 0,7 P16 membentuk kerak yang berwarna merah jambu 0,1 0,9 P17. ujung dari cabang yang sakit, daun-daun layu mendadak dan banyak yang tetap melekat pada cabang, meskipun sudah kering 0,6 0,4 P18. Jamur akan berkembang terus dan akan membentuk piknidia yang berwarna merah tua dan biasanya terdapat pada sisi yang lebih kering 0,6 0,4 P19. bintik-bintik coklat pada daun muda, bercak coklat yang tidak beraturan 0,25 0,75 P20. ranting gundul berbentuk seperti sapu 0,5 0,5 P21. sering berlanjut dengan mati 0,2 0,8 P22. da buah : bintik-bintik coklat pada buah muda yang berkembang menjadi bercak coklat berlekuk (Antraksone). 0,15 0,85 P23. buah muda yang terserang menjadi layu, kering, dan mengeriput. 0,15 0,85 P24. Serangan pada buah tua akan menyebabkan gejala busuk kering pada ujungnya. 0.4 0.6 P25. Satu atau dua pada flus  kedua atau ketiga di belakang  titik tumbuh  menguning  secara kas 0,2 0,8 P26. daun yang sakit akan gugur beberapa  hari setelah menguning 0,5 0,5 P27. daun yang sakit akan gugur beberapa  hari setelah menguning 0,5 0,5 P28. Pada ranting yang bersangkutan terjadi satu atau dua daun gugur, 0,1 0,9 P29. bekas tangkai daun yang sudah di sayat,terlihat adanya tiga noktah yang berwarna coklat kehitaman 0,1 0,9 P30. ranting mati dari ujung (dieback). 0,5 0,5
a) Aturan  1  :  JIKA  idgh01  AND  idgh02  AND idgh03  AND  idgh04  AND  idgh05  THEN
idh01.
b) Aturan  2  :  JIKA  idgh06  AND  idgh07  AND idgh08 THEN idh02.
c) Aturan  3  :  JIKA  idgh09  AND  idgh10  AND idgh11 AND idgh12 THEN idh03.
d) Aturan 4 :  JIKA  idgh13  AND  idgh14 THEN idh04.
e) Aturan  5  :  JIKA  idgh15  AND  idgh16  AND idgh17 THEN idh05.
f) Aturan 6 : JIKA idgh18THEN idh06.
g) Aturan  7  :  JIKA  idgh19  AND  idgh20  AND idgh21 THEN idh07.
h) Aturan  8  :  JIKA  idgh22  AND  idgh23  AND idgh24 THEN idh08.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi
Tahap implementasi dan  pengujian ini merupakan proses pengubahan yang telah dirancang
sebelumnya  menjadi  sebuah  aplikasi  sistem  pakar untuk  diagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman  kakao dengan  metode Dempster  shafer dan Certainty Faktor

## 4.1.1 Tampilan Konsultasi pakar user
Menu    diagnosis  Dempster  shafer  untuk penyakit  yang  menampilkan  id_penyakit  dan gejala penyakit.

## 4.1.2 Tampian   Hasil Diagnosis user
Menu  tampilan  untuk  hasil  dari  diagnosis gejala penyakit .

## 4.1.3 Tampilan  Kontak User
Menu  kontak  user  menampilkan  informasi kontak  dari  admin  yang  mengelola  website. Tampilan Kontak User

## 4.2 Pengujian Sistem
Pengujian merupakan tahap uji coba dari sistem yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam sebuah  aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil kesimpulan  apakah  sistem  berjalan  dengan  baik sesuai tujuan awal pembuatan.

## 4.2.1 Pengujian Sistem Admin
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  admin sistem  pakar  diagnosis  hama  dan  penyakit  tanaman kakao  .  Hasil  Pengujian  Sistem  Admin  dapat  dilihat pada Tabel 4.1.
Dari hasil pengujian sistem admin menunjukkan bahwa fitur-fitur yang ada pada sistem dapat berjalan dengan baik.
Tabel 4.1 Pengujian Sistem Admin. No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Login Admin   2 Tambah Penyakit   3 Edit Penyakit   4 Hapus Penyakit   5 Tambah Gejala   6 Edit Gejala   7 Hapus Gejala   8 Logout Admin  

## 4.2.2 Pengujian Fungsional User
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji fitur-fitur yang ada pada website user sistem pakar  diagnosis  hama  dan  Peyakit  pada  tanaman kakao  berbasis website. Hasil Pengujian Sistem User dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2 Pengujian Sistem User. No Modul (Fungsi) Browser Mozilla Firefox Google Chrome 1 Konsultasi Pakar (Diagnosis Ceratinty factor Gejala dan Penyakit)   2 Konsultasi Pakar (Diagnosis dempster Shafer Gejala dan Penyakit)   3 Tampilan hasil diagnosis Dempster Shafer   3 Konsultasi Pakar (Diagnosis Certainty Factor  Gejala dan Penyakit)   4 Konsultasi Pakar (Diagnosis Certainty Factor  Gejala dan Penyakit)   5 Tampilan hasil  diagnosi  
Dari  hasil  pengujian  sistem  user  menunjukkan bahwa fitur-fitur yang ada pada sistem dapat berjalan dengan baik.

## 4.2.3 Analisis Perbandingan Metode Demspter Shafer Dan Certainty Faktor
Tabel  4.3 Analisis Perbandingan hama Kakao No penyakit Metode Sistem Manual Ket 1 Penyakit Busuk Kakao CF DS Busuk Kakao Busuk kakao OK OK 2 Penyakit Pembuluh Kayu CF DS Pembuluh Kayu Pembuluh Kayu OK OK 3 Jamur akar Coklat CF DS Jamur Akar Coklat Jamur Akar Coklat OK OK 4 Jamur Akar Putih CF DS Jamur Akar Putih Jamur Akar Putih OK OK 5 Jamur Akar Merah CF DS Jamur Akar Merah Jamur Akar Merah OK OK 6 Penyakit Jamur Upas CF DS Jamur Upas Jamur Upas OK OK 7 Penyakit  Atraknosis CF DS Penyakit  Atraknosis Penyakit  Atraknosis OK OK 8 Penyakit VSD CF DS Penyakit VSD Penyakit VSD OK OK 8/8*100%=100%
Tabel  4.4 Analisis Perbandingan penyakit Kakao No Hama Metode Sistem Manual Ket 1 Pengerek Buah Kakao CF DS Pengerek Buah kakao Pengerek Buah Kakao OK OK 2 Kepik Pengisap Buah CF DS Kepik Pengisap Buah Kepik Pengisap Buah OK OK 3 Pengerek Batang Kakao CF DS Pengerek Batang Kakao Pengerek Batang Kakao OK OK 4 Kelayuan Pentil CF DS Kelayuan Pentil Kelayuan Pentil OK OK 5 Ulat Kilan CF DS Ulat Kilan Ulat kilan OK OK 6 Ulat Matahari CF DS Ulat Matahari Ulat Matahari OK OK 7 Ulat  Api CF DS Ulat Api Ulat Api OK OK 8 Kutu Putih CF DS Kutu Putih Kutu Putih OK OK 8/8*100%=100%
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  pengujian yang  telah  dilakukan  maka  dapat  di  ambil beberapa kesimpulan antara lain :
1. Secara  fungsional  sistem  ini  dapat  berjalan dengan  baik  dibeberapa web  browser yaitu Mozila  Firefox  =100%,  Chrome=  100% dan intenet explorer = 100%
2. Berdasarkan  analisis  perbndingan  metode Dempster  Shafer  dan  Certainty  factor menunjukan  bahwa    Dempster  shafer  lebih unggul dari Certainty Faktor.

## 5.2  Saran
Adapun  saran  yang  perlu  dikembangkan kedepannya  agar  lebih  baik  untuk  pengguna aplikasi  diagnosis  hama  dan  penyakit  pada tanaman  kakao  menggunakan  metode dempster shafer dan certainty factor ini adalah :
1. Menambahkan beberapa tips untuk hama dan penyakit pada tanaman kakao.
2. Menambahkan  form  diskusi,  sebagai  media interaksi untuk pengunjung dan pakar.
3. Menambahkan  beberapa  hama  dan  penyakit beserta gejalanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Okfalisa1,  Yelfi  Vitriani  2,  M  Fadhli Ihsan3,  Fitri  Insani4,  Novi  Yanti5,Frica  A
Ambarwati6,Eggy  P.13  November  2018 .Analisa  Perbandingan  Metode  Dempster- Shafer  (DS)  Dan  Certainty  Factor  (CF) Dalam  Mendiagnosa  Hama  Dan  Penyakit
Kacang Tanah.
[2] Mugirahayu  Handayani1,  Taufiq2,  Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Semangka Menggunakan Metode Dempster Shafer  Berbasis WeB
[3] Amanda  Patria  Putra1,    Cahya  Rahmad2  , Analisa  Perbandingan  Metode  Certainty Factor  Dan  Dempster  Shafer  Pada  Sistem
Pakar  Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus [4] 1Rizki Aptriani, 2Didik Kurniawan, 3Lestari  Wibowo,  Aplikasi  Sistem  Pakar Identifikasi  Hama  Dan  Penyakit  Serta  Cara Pengendaliannya  Pada  Tanaman  Kakao Berbasis Android [5] Ririn Susanti1)Jusak2)Pantjawati Sudarmaningtyas3),  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan Penyakit Pada Tanaman
Cokelat. [6] Sitti Ardianti1, Umrah1 dan Asrul, Pengamatan Oncobasidium theobromae secara  Makroskopis  dan  Mikroskopis,  serta Gejala Serangan Sebagai penyebab Penyakit  Vascular  Streak  Dieback  (VSD) pada  Tanaman  Kakao  di  Kabupaten  Sigi,
Sulawesi Tengah.
[7] Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar. Yogyakarta: Penerbit Andi.