## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 4, Februari2023 Hal 303-314 https://djournals.com/klik

## Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Pada Tanaman Alpukat Menggunakan Metode Certainy Factor
Hidayat 1 , Satrianansyah 1 , Zulfauzi 2,*
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Kota Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 1902020012@mhs.univbinainsan.ac.id , 2* satrianansyah@univbinainsan.ac.id , 3,* zulfauzi@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: zulfauzi@univbinainsan.ac.id
Abstrak −Buah Alpukat atau sering disebut  Avocado dalam bahasa latinya berasal dari Amerika Tengah, yaitu Mexico, Peru dan Venezuela, dan telah menyebar luas ke berbagai negara sampai ke Asia Tenggara, termasuk Indonesia. Ada 3 varian besar spesies alpukat yaitu berasal dari Mexico, Indian Barat dan Guatemala. Berbagai varian tersebut telah menyebar luas ke berbagai wilayah di Indonesia. Kota Lubuklinggau merupakan salah satu daerah penghasil buah alpukat pada tahun 2020 Kota Lubuklinggau menghasilkan buah alpukat sebanyak 910 Kuital,  sistem pakar dipakai dalam upaya peningkatan hasil produksi alpukat serta bisa melakukan proses pengontrolan berulang secara otomatis. Terdapat beberapa kendala yang dihadapi oleh petani terutama dalam hal serangan penyakit pada tanaman  alpukat.  Petani  mengalami berbagai  permasalahan yaitu kurangnya  informasi  mengenai  gejala,  penyebab,  hama dan penyakit hingga penanganannya terhadap hama dan penyakit yang ada pada tanaman alpukat. Dan belum adanya suatu sistem yang dapat digunakan oleh petani alpukat untuk mendeteksi atau mendiagnosa penyakit pada tanaman alpukat sehingga petani dapat mencari solusi  atau  pengobatan  dari  penyakit  yang  ada.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat membantu untuk  mendiagnosa  penyakit  pada tanaman alpukat,  salah satunya  dengan  menggunakan   sistem pakar  (expert system). Sistem pakar merupakan program komputer yang bertindak menirukan keahlian seorang pakar. Metode yang umum digunakan didalam sistem pakar adalah metode Certainty Factor. 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. Hasil dari penelitian ini untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan diagnosa dan penanganan penyakit pada tanaman alpukat dan dapat meningkatkan hasil produksi alpukat sekitar 10% setiap tahunnya.
Kata Kunci: Buah Alpukat; Certainty factor; Website; Hama; Sistem Pakar
Abstract −Avocado fruit or often calledAvocado in Latin comes from Central America, namely Mexico, Peru and Venezuela, and has spread  widely  to  various  countries  as  far  as  Southeast  Asia,  including  Indonesia.  There  are  3  major  variants  of  avocado  speci es, originating  from  Mexico,  West  Indian  and  Guatemala. These  various variants have spread widely  to various  regions  in  Indonesia. Lubuklinggau City is one of the avocado-producing areas in 2020 Lubuklinggau City produces 910 Kuital avocados, the expert system is used in an effort to increase avocado production and can carry out the process of controlling it automatically. There are several obstacles faced by farmers, especially in terms of disease attacks on avocado plants. Farmers experience various problems, namely the lack of information about symptoms, causes, pests and diseases to the handling of pests and diseases that exist in avocado plants. And there  is  no  system that  can  be used  by  avocado  farmers  to detect  or  diagnose  diseases  in  avocado  plants  so  that  farmers  can  find solutions or treatments for existing diseases. To overcome the existing problems, we need an application that can help diagnose diseases in avocado plants, one of which is by using an expert system (expert system). An expert system is a computer program that mimics the expertise of an expert. The method commonly used in expert systems is the methodCertainty Factor. Certainty factor method (Certainty Factor), this method is a method for proving the uncertainty of an expert's thinking, where to accommodate this one usually uses a certainty factor to describe the level of expert confidence in the problem at hand. The results of this study are to help solve problems related to the diagnosis and treatment of diseases in avocado plants and can increase avocado production by around 10% annually.
Keywords : Avocado; Certainty factor; Website; Pest; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Alpukat (Avocado) berasal dari Amerika Tengah, yaitu Mexico, Peru dan Venezuela, dan telah menyebar luas ke berbagai negara sampai ke Asia Tenggara, termasuk Indonesia. Ada 3 varian besar spesies alpukat yaitu berasal dari Mexico, Indian Barat dan Guatemala. Ketiga varian tersebuat mempunyai perbedaan dalam tekstur kulit, ukuran buah , kandungan lemak, rasa, ketahanan  terhadap penyakit, serta adaptasinya terhadap lingkungan[1]. Berbagai  varian tersebut  telah menyebar luas ke berbagai wilayah di Indonesia . Varian Alpukat dari Mexico memiliki buah berukuran kecil dengan bobot 85-350 g, memiliki kulit tipis dan halus mengkilap, serta daging buah mengandung kadar minyak tinggi antara 10- 30%. Varian Alpukat  dari  Indian  Barat  memiliki  ukuran  sedang  dengan  tekstur  kulit  halus  lentur,  daging  buah mengandung  kadar minyak  antara  3-10%,  toleran  terhadap  kadar  garam  tinggi  dalam  tanah[2].  Varian  Alpukat  dari  Guatemala  memiliki ukuran besar dengan bobot buah ≥ 405 g, kulit tebal dan kasar, kandungan minyak daging buah antara 10-30%[3]. Kota Lubuklinggau merupakan salah satu daerah penghasil buah alpukat,pada tahun 2020,Kota Lubuklinggau menghasilkan buah alpukat sebanyak 910 Kuital dan jenis alpukat  yang banyak dibudidayakan diKota Lubuklinggau adalah alpukat mentega  dan  alpukat  aligator[4].  Dalam  upaya  peningkatan  hasil  produksi  alpukat,  terdapat  beberapa  kendala  yang dihadapi  oleh  petani  terutama  dalam  hal  serangan  penyakit  pada  tanaman  alpukat.  Petani  mengalami  berbagai permasalahan yaitu kurangnya informasi mengenai gejala, penyebab, hama dan penyakit hingga penanganannya terhadap hama dan penyakit yang ada pada tanaman alpukat[5]. Dan belum adanya suatu sistem yang dapat digunakan oleh petani alpukat untuk mendeteksi atau mendiagnosa penyakit pada tanaman alpukat sehingga petani dapat  mencari solusi atau pengobatan dari penyakit yang ada[6].
Berdasarkan penelitian  sebelumnya,  Pengujian sistem dengan  menggunakan data gangguan hama dan penyakit sebanyak  30  kasus  [7].  Sistem  akan  meminta  user  memilih  gejala-gejala  penyakit  pada  tanaman  jagung,  selanjutnya sistem akan memproses dan memberikan keterangan hasil diagnosis penyakit. Pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi  yaitu  Naive  bayes .  Hasil  ujicoba  pada  lahan  jagung  pertama  menunjukkan  kecocokan  antara  sistem  pakar dengan pendapat pakar sebenarnya sebesar 18 dari 30 kasus yang diujicobakan. Pada penelitian selanjutnya, pada sistem ini juga diimplementasikan teknik web crawling untuk  mengekstraksi  informasi  yang berkaitan dengan penyakit pada batang  buah  naga  beserta  cara  penangannya.  Teknik  web  crawling  menggunakan library  selenium  dan  beautifulSoup. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan scenario test, didapatkan bahwa sistem dapat digunakan sesuai yang diharapkan dengan ditunjukkan sebesar 86,67% untuk aplikasi web menunjukkan hasil valid dan 90,5% untuk aplikasi android [8]. Pada penelitian selanjutnya, Metode  Citra  Digital  yang  dapat  digunakan  dalam  identifikasi penyakit pada daun mangga adalah tahapan Image Acquisition, Preprocessing , Segmentation, Ekstraksi  Fitur,  Seleksi  Fitur [9]. Pada penelitian selanjutnya, Metode yang digunakan untuk perancangan sistem pakar ini adalah forward chaining yaitu suatu metode  penalaran  kedepan  yang    menjadikan  fakta-fakta  sebagai  representasi  pengetahuan  untuk  mendapatkan kesimpulan.  Gejala-gejala  peyakit  yang  ada  pada  tanaman  kentang  dikombinasikan dengan  kaidah  produksi IFTHEN yang  terdiri  dari  premis  dan  konsekuen  sehingga  menghasilkan konklusi yang tepat [10].
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  membantu  untuk  mendiagnosa penyakit  pada  tanaman  alpukat,  salah  satunya  dengan  menggunakan    sistem  pakar  ( expert  system ).  Sistem  pakar merupakan  program  komputer  yang  bertindak  menirukan  keahlian  seorang  pakar.  Dengan  memberikan  berbagai pertanyaan dan kemudian mendapatkan informasi, sistem pakar dapat mengambil kesimpulan yang sesuai dengan cepat, teliti,  dan  akurat  bila  dibandingkan  manusia,  sehingga  akan  menghemat  waktu  dalam  menyelesaikan  suatu  pekerjaan dengan  biaya  yang  tidak  terlalu  mahal[11].  Pengetahuan  yang  dimiliki  oleh  seorang  petani  tanaman  dan  penyuluh pertanian  disimpan  dalam  program  komputer  yang  nantinya  bisa  dipergunakan  setiap  saat  ketika  dibutuhkan.  Metode yang umum digunakan didalam sistem pakar adalah metode Certainty Factor. 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[12].
Berdasarkan  permasalahan  yang  berkaitan  dengan  diagnosa  dan  penanganan  penyakit  pada  tanaman  alpukat. 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. Hasil dari penelitian ini untuk membantu menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan diagnosa dan penanganan penyakit pada tanaman alpukat dan dapat meningkatkan hasil produksi alpukat sekitar 10% setiap tahunnya. Tujuannya Supaya memudahkan petani dan diharapkan akan dapat menyelesaikan permasalahan yang ada tentang penyakit pada buah alpukat agar lebih produktif dalam produksinya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini menggunakan model waterfall, sistem model waterfall dirancang dan dibangun secara bertahap. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Star Analisa Desain Sistem Pengujian Program Penulisan Kode Program
a. Analisa
Pada  tahap  ini  penulis  menganalisis  kebutuhan  yang  dibutuhkan  dalam  mengembangkan  sistem  pakar  pendeteksi penyakit tanaman cabai, analisis kebutuhan meliputi kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras.
b. Desain sistem
Pada  tahap  ini  penulis  akan  menerjemahkan  kebutuhan  sistem  dari  tahap  analisis  kebutuhan  perangkat  lunak  dan kebutuhan ke representasi desain sehingga dapat diimplementasikan ke dalam program yang penulis inginkan.
c. Penulisan kode program
Pada tahap ini penulis menerjemahkan ke dalam sebuah program perangkat lunak. Hasil dari tahap ini adalah program komputer yang sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.
d. Pengujian program
Pengujian berfokus pada perangkat lunak secara logis dan fungsional dan memastikan bahwa semua bagian telah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan (error) dan memastikan kelurahan yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
2.2 Analisis Kebutuhan dan Desain Sistem
a. Sistem yang sedang berjalan
Analisis  data  berjalan  merupakan  penguraian  dari  suatu  informasi  yang  utuh  ke  dalam  bagian-bagian komponennya  yang  dimaksudkan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan, hambatanhambatan  yang  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diharapkan  sehingga  dapat  diusulkan  perbaikannya. Untuk  memahami  alur  dari  informasi  dalam  sistem,  diperlukan  pendokumentasian  dalam  merancang  suatu  website, sehingga  akan  mempermudah  tahap  pengembangan  sistem[13].  Sistem  yang  berjalan  saat  ini  adalah  petani  alpukat melakukan diagnoas penyakit pada tanaman alpukat dengan cara manual  atau melihat langsung gejala-gejala penyakit yang ada lalu menyimpulkan penyakit dengan melihat ciri-ciri atau gejala tersebut selanjutnya dilakukan pengobatan atau pencegahan dari penyakit yang ada .
b. Sistem yang diusulkan
Petani membuka aplikasi  atau sistem pakar yang ada, selanjutnya melalukan input  gejala yang ditemukan pada tanaman alpukat ke sistem pakar, lalu sistem pakar akan mendiagnosa penyakit yang diderita dan sekaligus memberikan solusi dan cara pencegahan serta penanganannya .
c. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem yang diusulkan

## 2.3 Sistem Pakar
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.  Sistem pakar adalah suatu program komputer atau sistem informasi yang mengandung beberapa pengetahuan dari satu atau lebih pakar manusia  terkait  suatu  bidang  yang  cenderung  spesifik. Pakar  yang  dimaksudkan  merupakan  seseorang  yang  memiliki keahlian khusus di bidangnya masing – masing, contohnya dokter, psikolog, mekanik, dan lain sebagainya. Sistem pakar memiliki kemampuan untuk merekomendasikan rangkaian tindakan atau behaviour pengguna untuk dapat menjalankan sistem koreksi yang tepat dan akurat[14]. Dimana, sistem ini juga memanfaatkan kapabilitas proses penalaran untuk dapat mencapai hasil simpulan berdasarkan data dan fakta yang ada.
Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  menggunakan  sistem  pakar,  diantaranya  adalah  sebagai berikut[15].
1. AHP ( Analytical Hierarchy Process )
AHP  merupakan  salah  satu  metode  yang  menerapkan  sistem  pakar  untuk  dapat  mengambil  keputusan  dengan melakukan perbandingan antara beberapa pasangan, serta kriteria yang berada dalam  suatu variabel. Teknik analisa program yang digunakan adalah menggunakan variabel untuk dianalisa menjadi bentuk hierarki berdasarkan sebuah urutan[16].  Kemudian,  akan  dibandingkan  untuk  ditarik  sebuah  kesimpulan  berdasarkan  metrik  yang  ada  guna menentukan nilai pada setiap kriteria maupun variabel yang digunakan.
2. Breadth First Search
Breadth first search merupakan algoritma yang berfungsi untuk melakukan pencarian data secara luas atau melebar dalam expert system . Pada metode ini menerapkan proses antrian data ( queue ) untuk menyimpan informasi yang telah dianalisa  sebelumnya.  Selain  itu,  juga  membutuhkan  tabel  boolean  untuk  menyimpan  informasi  ke  dalam  sebuah simpul sehingga, tidak ada informasi yang dikunjungi lebih dari sekali.
3. BFS ( Best First Search ) Metode best first search merupakan hasil kombinasi dari metode DFS dan breadth first search yang membuat sistem pakar mampu menyajikan tampilan output dari hasil analisa variabel yang telah diproses sebelumnya.
4. DFS ( Depth First Search )
Metode  DFS  juga  menerapkan  sistem  pakar,  dimana  algoritma  yang  digunakan  merupakan  proses  penelusuran menggunakan struktur pohon atau graf, dan berpatokan pada tingkat kedalaman data.
5. Penelusuran ke Depan ( Forward Chaining )
Merupakan  teknik  penalaran  yang  termasuk  dalam  sistem  pakar,  yang  mana  diawali  dari  proses  pencarian  fakta. Dimana, fakta tersebut digunakan untuk menguji nilai suatu kebenaran terhadap hipotesis yang dikembangkan. 6. Penelusuran ke Belakang ( Backward Chaining ) Backward  chaining merupakan  kebalikan  dari forward  chaining,  dimana  metode  ini  melakukan  pelacakan  sistem keputusan  dimulai  dari  tahap  menarik  kesimpulan  pada  sebuah  titik  penalaran.  Kemudian,  dilanjutkan  dengan penyusunan hipotesis hingga fakta yang ditemukan untuk memberikan value dan penguatan dari hasil kesimpulan.

## 2.3 Metode Certainy Factor
Certainty  Factor  atau  faktor  kepastian  diperkenalkan  pertama  kali  pada  tahun  1975  oleh shortliffe  buchanan. 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 Certainty Factor (CF) didefinisikan sebagai berikut:
CF [H, E] = MB [H, E] – MD [H, E] (1)
Dengan:
a. CF [H, E] = Faktor kepastian dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. Besarnya CF antara -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
b. MB [H, E] = Ukuran kenaikan kepercayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
c. MD [H, E] = Ukuran kenaikan ketidak percayaan terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. Perhitungan  dilakukan  dengan  mengolah  input  dari  user  dengan  memasukkan  berat  serangan  gejala  (1-100%),
kemudian  dilakukan  penentuan  rule,  CF  kombinasi  masing-masing  rules,  CF  gabungan  dilanjutkan  pengambilan keputusan. Contoh perhitungan metode certainty faktor :
a. Langkah 1 adalah menentukan penyakit pada tanaman alpukat, antara lain :
Tabel 1. Penyakit Tanaman Alpukat
No Nama Penyakit Alpukat
1 Antraknosa
2 Bercak daun atau bercak cokelat
3 Busuk akar dan kanker batang
4 Busuk buah
5 Tepung Oridium
b. Langkah 2 adalah menentukan gejala dari penyakit tanaman alpukat
Tabel 2. Gejala Penyakit Gejala Kode 1. Bagian yang terinfeksi berwarna cokelat karat 2. Daun, bunga, buah/cabang tanaman yang terserang akan gugur
3. Bercak cokelat muda dengan tepi cokelat tua di permukaan daun
4. Buah terdapat bercak cokelat muda dengan tepi cokelat tua. 5. Pertumbuhan terganggu G1 G2 G3 G4 G5
6. Tunas muda jarang muncul
7. Pohon menjadi kering
8. Ujung tangkai buah terdapat bercak cokelat yang tidak teratur
9. Pada kulit buah akan timbul tonjolan-tonjolan kecil
10. Timbul bercak berwarna kehitam-hitaman 11. Kulit batang dan cabang menjadi cekung tidak berwarna, sering rusak dan mati. 12. Bila kulit batang dikelupas, tampak kayunya
mati tak berwarna.
13. Tanaman masih bisa berbuah tetapi bentuk  buah  tidak  sempurna,  kulitnya
kasar dan bergabus.
14. Daun mengering.
15. Pada buah terdapat bercak atau        bintik mirip bisul,  berwarna  cokelat,  dan  menyebar diseluruh kulit buah.
16. Bintik ini berbentuk lubang-lubang kecil kering, tak beraturan, berukuran 3 mm – 6 mm.
G6 G7 G8 G9
G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16
c. Menentukan Rule Base dari penyakit dan gejala pada tanaman alpukat
Tabel 3. Rule Base Penyakit Gejala Antraknosa G1, G2 DAN G3 Bercak daun atau bercak cokelat G1,G4,G5 DAN G6 Busuk akar dan kanker batang G7, G8 DAN G9 Busuk buah G13, G14,G15 DAN G16 Tepung Oridium G8, G9, G10, G11 DAN G12
d. Menentukan bobot nilai jawaban dari user
Tabel 4. Bobot Nilai No Keterangan Nilai User 1 Sangat yakin   1 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin   0.6 4 Sedikit yakin   0.4 5 Tidak tahu 0.2 6 Tidak 0
e. Menentukan nilai certainty factor ( CF ) dari pakar
Tabel 5. Nilai Certainty factor ( CF ) Penyakit Gejala Kode CF Pakar Antraknosa 1. Bagian yang terinfeksi berwarna cokelat karat 2. Daun, bunga, buah/cabang tanaman yang terserang akan gugur
3. Bercak cokelat muda dengan tepi cokelat tua di permukaan daun G1 G2 G3 0,4 0,4 0,6 Bercak  daun  atau bercak cokelat 1. Bagian yang terinfeksi berwarna cokelat karat
2. Buah terdapat bercak cokelat muda dengan tepi cokelat tua.
3. Pertumbuhan terganggu 4. Tunas muda jarang muncul G1 G4 G5 G6 0,6 0,4 0,3 0,2 Busuk  akar  dan kanker batang 1. Pohon menjadi kering 2. Ujung tangkai buah terdapat bercak cokelat yang tidak teratur 3. Pada kulit buah akan timbul tonjolan-tonjolan kecil G7 G8 G9 0,4 0,8 0,2 Busuk buah 1. Tanaman masih berbuah tetapi bentuk buah tidak sempurna, kulitnya kasar dan bergabus. 2. Daun mengering.
3. Pada buah terdapat bercak atau        bintik mirip  bisul, berwarna
cokelat, dan menyebar diseluruh kulit buah. 4. Bintik  ini  berbentuk  lubang-lubang  kecil  kering,  tak  beraturan, berukuran 3 mm – 6 mm. G13 G14 G15 G16 0,4 0,5 0,8 0,6 Tepung Oridium 1. Ujung tangkai buah terdapat bercak cokelat yang tidak teratur
2. Pada kulit buah akan timbul tonjolan-tonjolan kecil
3. Timbul bercak berwarna kehitam-hitaman 4. Kulit batang  dan  cabang menjadi  cekung  tidak berwarna, sering rusak dan mati. G8 G9 G10 G11 0,6 0,4 0,4 0,2
5. Bila kulit batang dikelupas, tampak kayunya mati tak berwarna. G12 0,3
Pada bagian ini dibuat contoh kasus dimana pengguna mengalami gejala-gejala sebagai berikut: a. Bagian yang terinfeksi berwarna cokelat karat ( Yakin )
b. Daun, bunga, buah/cabang tanaman yang terserang akan gugur ( Yakin )
c. Bercak cokelat muda dengan tepi cokelat tua di permukaan daun ( Sangat Yakin )
d. Ujung tangkai buah terdapat bercak cokelat yang tidak teratur (Yakin )
e. Pada kulit buah akan timbul tonjolan-tonjolan kecil ( Cukup Yakin )
Dengan  menggunakan  metode  certainty  factor  nantinya  dapat  diketahui  penyakit  yang  diderita  oleh  tanaman alpukat.  Berdasarkan  input  ciri-ciri  yang  diinpitkan  user,maka  terdeteksi  kemungkian  tanaman  alpukat  menderita  2 penyakit yaitu Antraknosa dan tepung iridium[17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Halaman Login Admin
Pada menu login ini berguna untuk masuk kesistem pakar diagnosis penyakit tanaman alpukat dengan hak akses yang berbeda antara admin dan user [18] . untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Login Admin

## 3.2 Halaman Utama Admin
Halaman utama admin berisi menu yang dapat diakses oleh admin. Halaman utama dapat dilihat pada gambar berikut 3

## 3.3 Halaman Kelola Data penyakit
Halaman  kelola  data  penyakit  digunakan  oleh  admin  untuk  menginput  data  penyakit  yang  ada  didalam  sistem[19]. Halaman input penyakit dapat dilihat pada gambar berikut 4.

## Gambar 4. Halaman Kelola Data Penyakit

## 3.4 Halman Input Data Penyakit
Halaman input penyakit digunakan oleh admin untuk menginput data penyakit yang ada didalam sistem. Halaman input penyakit dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Input Data Penyakit

## 3.5 Halaman Kelola Data Gejala
Halaman kelola data gejala digunakan oleh admin untuk menginput data gejala yang ada didalam sistem[20]. Halaman input gejala dapat dilihat pada gambar berikut :

## 3.6 Halaman Input Data Gejala
Halaman input gejala digunakan oleh admin untuk menginput data gejala yang ada didalam sistem[21]. Halaman input gejala dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Input Data Gejala

## 3.7 Halaman Kelola Data Aturan
Halaman kelola data aturan digunakan oleh admin untuk tambah aturan yang ada didalam sistem. Halaman tambah aturan dapat dilihat pada gambar berikut 8.

## Gambar 8. Halaman Kelola Data Aturan

## 3.8 Halaman Input Aturan
Halaman input data aturan digunakan oleh admin untuk tambah aturan yang ada didalam sistem. Halaman input aturan dapat dilihat pada gambar berikut 9.

## 3.9 Halaman Histori Kosnultasi User
Halaman  histori  konsultasi  user  digunakan  oleh  admin  untuk  melihat  histori  riwayat  konsultasi.  Halaman  histori konsultasi user dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Histori Konsultasi

## 3.10 Halaman Ubah Password Admin
Halaman Ubah password admin, digunakan untuk mengubah password baru.

## Gambar 11. Halaman Ubah Password Admin

## 3.11 Halaman Utama User
Tampilan Halaman utama user, menampilan menu untuk user

## 3.12 Halaman Info Data Penyakit
Halaman info data penyakit, halaman yang menjelaskan macam-macam data penyakit buah Alpukat
Gambar 13. Halaman Info Data Penyakit

## 3.13 Halaman Konsultasi
Tampilan halaman konsultasi, pada halaman ini diberikan pilihan gejala penyakit untuk dapat mengetahui penyakit apa yang terkena pada buah alpukat.

## Gambar 14. Halaman Konsultasi

## 3.14 Halaman Histori Konsultasi
Halaman histori konsultasi, berisi apa saja hal-hal atau data-data terkait laporan konsultasi.

## 3.15 Halaman Ubah Password User
Rancangan antarmuka ubah password dapat dilihat pada gambar 16.

## Gambar 16. Halaman Ubah Password User

## 3.16 Pengujian Sistem
Saat  ini  sudah  banyak  berkembang  berbagai  metode  untuk  pengujian  perangkat  lunak.  Metode-metode  tersebut memberikan  pendekatan  yang  sistematik  untuk  pengujian  perangkat  lunak  kepada  pengembang.  Selain  itu,  metode- metode  tersebut  memberikan  mekanisme  yang  dapat  membantu  memastikan  kelengkapan  pengujian  dan  memberikan kemungkinan tertinggi untuk mengungkap kesalahan pada perangkat lunak.
Pengujian yang di gunakan dalam penelitian ini adalah pengujian Black Box Testing dapat dilihat pada tabel . a. Fungsi-fungsiyang tidak benar atau hilang.
b. Kesalahan Interface yang telah dirancang.
c. Kesalahan dalam struktur data atau akses database ekternal.
d. Kesalahan lahan kinerja.
e. Inisialisasi dan kesalahan terminasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui  Dengan  adanya  sistem  pakar  pendeteksi  penyakit  pada tanaman alpukat, maka akan dapat membantu petani untuk mendapatkan informasi mengenai gejala, penyebab, hama dan penyakit hingga penanganannya pada tanaman alpukat. Penelitian ini menggunakan 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. Hasil dari  penelitian ini untuk membantu  menyelesaikan permasalahan yang berkaitan dengan diagnosa dan penanganan penyakit pada tanaman alpukat dan dapat meningkatkan hasil produksi alpukat sekitar 10% setiap tahunnya.  Dengan adanya sistem pakar pendeteksi penyakit pada tanaman alpukat maka dapat digunakan  untuk  membantu  petani  untuk  mengatasi  berbagai  permasalahan,  mulai  dari  gejala,  penyebab,  hama  dan penyakit hingga penanganannya terhadap penyakit tanaman alpukat yang ada. Sistem pakar dapat Mendiagnosa penyakit tanaman  alpukat  untuk  dapat  diketahui  penyakit  apa  yang  terserang  pada  tanaman  Alpukat.  Tujuannya  Supaya memudahkan  petani  dan  diharapkan  akan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  tentang  penyakit  pada  buah alpukat agar lebih produktif dalam produksinya.

## REFERENCES
[1] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[2] M. Arifin, S. Slamin, and W. E. Y. Retnani, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau,” Berk. Sainstek , vol. 5, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[3] M. A. Prayogo, “Pemilihan Lahan Budidaya Tanaman Alpukat Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ),” vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2207.
[4] M. Marlinda, M. S. Sangi, and A. D. Wuntu, “Analisis Senyawa Metabolit Sekunder dan Uji Toksisitas Ekstrak Etanol Biji Buah Alpukat (Persea americana Mill.),” J. MIPA , vol. 1, no. 1, p. 24, 2012, doi: 10.35799/jm.1.1.2012.427.
[5] H. S.-J. M. Penusa and  undefined 2014, “Sistem pakar mendiagnosa penyakit kolesterol pada remaja dengan metode certainty factor  (Cf)  berbasis  web,” E-Jurnal.Pelitanusantara.Ac.Id ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  16–23,  2014,  [Online].  Available:  https://e-
jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/article/view/161/0.
[6] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[7] M. Syarief, A. Mukminin, N. Prastiti, and W. Setiawan, “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Deteksi Penyakit pada Tanaman Jagung,” J. Ilm. NERO , vol. 3, no. 1, pp. 61–68, 2017.
[8] S. Solikin, “Deteksi Penyakit Pada Tanaman Mangga Dengan Citra Digital : Tinjauan Literatur Sistematis (SLR),” Bina Insa. Ict J. , vol. 7, no. 1, p. 63, 2020, doi: 10.51211/biict.v7i1.1336.
[9] N. Ahmad and Iskandar, “Metode Forward Chaining untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Kentang,” JINTECH J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 7–20, 2020, doi: 10.22373/jintech.v1i2.592.
[10]  L.  Hakim,  S.  P.  Kristanto,  D.  Yusuf,  A.  R.  Asyari,  and  K.  Umam,  “Sistem  Deteksi  Penyakit  Dan  Crawling  Informasi  Pada Tanaman Buah Naga Berbasis Web Dan Android,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, p. 27, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2256.
[11]  R. Hasibuan, H. Jaya, and W. R. Maya, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Mangga (Mangifera Indica L)  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (CF),” J.  Cyber  Tech ,  no.  x,  pp.  1–13,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/3639.
[12]  H. Listiyono, “Merancang dan Membuat Sistem Pakar,” J. Teknol. Inf. Din. , vol. XIII, no. 2, pp. 115–124, 2008.
[13]  S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” Semin. Nas. R. , vol. 1, no. 1, pp. 81–86, 2018, [Online]. Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/senar/article/view/144/90.
[14]  A. T. Sumpala and M. N. Sutoyo, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor,” Prosding Semin. Nas. , no. November, pp. 261–267, 2018.
[15]  T. Susilowati and M. F. Hidayatulloh, “Metode Analitical Hierarchy Process (Ahp) Dalam Penentuan Lokasi Home Industri Di Kabupaten  Pringsewu,” EXPERT:  Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi  dan  Teknologi ,  vol.  9,  no.  1.  2019,  doi: 10.36448/jmsit.v9i1.1226.
[16]  M. Silmi, E. A. Sarwoko, and K. Kushartantya, “Sistem Pakar Berbasis Web Dan Mobile Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Darah Pada Manusia Dengan Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining,” J. Masy. Inform. , vol. 4, no. 7, pp. 1–8, 2013, doi: 10.14710/jmasif.4.7.31-38.
[17]  H. Kurniawan and I. F. Rahmad, “Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Pada Tanaman Cabe Dengan Metode Certainty Factor,” CCIT J. , vol. 5, no. 2, pp. 186–206, 2012, doi: 10.33050/ccit.v5i2.150.
[18]  A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” J. Ilmu-ilmu Inform. dan Manaj. STMIK , no. November, pp. 1–5, 2020.
[19]  Uky Yudatama, “Sistem Pakar untuk Diagnosis Kerusakan Mesin Mobil Panther Berbasis Mobile,” J. Teknol. , vol. 1, no. Sistem Pakar, pp. 212–218, 2008.
[20]  N. S. W. Ginting and A. S. RMS, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kacang Kedelai Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. KomtekInfo , vol. 5, no. 2, pp. 36–41, 2018, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i2.23.
[21]  M. Ulfa, “IMPLEMENTASI INTRUSION DETECTION SYSTEM ( IDS ) DI JARINGAN UNIVERSITAS BINA DARMA,” no. 12, pp. 27–42, 2009.