DIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA PADA TANAMAN CENGKEH DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR (STUDI KASUS KANTOR KEBUN BRANGGAH BANARAN)
Nuris triatmoko, Kurnia Paranita Kartika Riyanti, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Sananwetan Kota Blitar, Indonesia
Nuris triamoko@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman  cengkeh  tumbuh  di  dataran  tinggi  di  daerah  Blitar terdapat  sentra  penanaman  cengkeh  yaitu  di Kantor  Kebun  Branggah  Banaran  Desa  Sumberarum  Kecamatan  Doko  Kabupaten  Blitar.  Dalam  proses penanaman cengkeh terdapat beberapa kendala  yaitu serangan  hama dan penyakit  yang  menjadi  masalah  yang sering dihadapi petani. Penelitian ini bertujuan untuk dapat membantu mempermudah petani dalam menangani kasus  penyakit  dan  hama  pada  tanaman  cengkeh.  salah  satu  sistem  tersebut  dapat  berupa  Sistem  Pakar  yang merupakan suatu aplikasi yang berperan pengganti ahli/pakar. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Metode Certainty factor ialah suatu metode untuk menunjukkan apakah suatu fakta itu pasti atau tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan dalam sistem pakar. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah sistem  pakar  yang  menggunakan metode  certainty  factor yang  dapat  menghasilkan  output  diagnnosa  penyakit cengkeh beserta solusi penanganannya berdasarkan gejala dan mendapatkan tingkat keakuratan sebesar 76% dari 25  data  uji  yang  mana  hasil  tingkat  keakuratan  tersebut  masih  belum  dikatakan  baik  karena  hasil  tingkat keakuratan yang dikatakan baik harus memiliki nilai presentase diatas 80%. Dari hasil penelitian dan pengujian didapatkan  kesimpulan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  sudah  layak  digunakan.  Akan  tetapi diperlukan agar aplikasi ini dapat dikembangkan lebih baik dimasa mendatang.
Kata kunci : Petani, Cengkeh, Sistem Pakar, Taman

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  cengkeh  tumbuh  di  dataran  tinggi  di daerah Blitar terdapat sentra penanaman cengkeh yaitu di Kantor Kebun Branggah Banaran Desa Sumberarum  Kecamatan  Doko  Kabupaten  Blitar. Dalam  proses  penanaman  cengkeh  terdapat  beberapa kendala  yaitu  serangan  hama  dan  penyakit  yang menjadi  masalah  yang sering dihadapi petani, karena banyak  sekali  jenis  penyakit  yang  sering  menyerang cengkeh  dan  memiliki  cara  pengobatannya  masing- masing, serta petani sering mengalami kesulitan dalam merawat cengkeh. Contohnya pada tanaman cengkeh yang masih muda tapi kelihatan kurang sehat dan saat dicabut  terdapat  bekas  serangan  dari  hama  di  bagian akar maka tanaman tersebut diserang oleh hama rayap, hama perusak daun dapat mengakibatkan pertumbuhan  pada  tanaman  cengkeh  terganggu  serta dapat menyebabkan tanaman tersebut mati. Terkadang petani juga tidak mengetahui penyakit dan hama yang menyerang  tanaman  cengkeh,  maka  dari  itu  petani semakin kesulitan dalam mengobatinya dan menurunnya hasil panen.
Dari  uraian  masalah  yang  terjadi  di  Branggah Banaran,  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  mempermudah  petani  dalam  menangani kasus penyakit dan hama pada tanaman cengkeh. salah satu sistem tersebut dapat berupa 2 Sistem Pakar yang merupakan  suatu  aplikasi  yang  berperan  pengganti ahli/pakar.  Sistem  pakar  ialah  sistem  yang  dibangun untuk  meniru  keahlian  seseorang  dalam  menanggapi pertanyaan  dan  menyelesaikan  masalah.  Salah  satu kegunaan  adalah  sistem  pakar  dalam  bidang kesehatan. Aplikasi ini berupa mendiagnosa penyakit
dan memberikan saran untuk memutuskan solusi dari hasil yang ada [1].
Sistem  pakar  diperlukan  untuk  memecahkan masalah  tertentu  dengan  cara  mensimulasikan pekerjaan seorang pakar, masyarakat dapat memecahkan  masalah  yang  cukup  kompleks  yang seharusnya diselesaikan dengan bantuan seorang pakar namun dapat diselesaikan dengan aplikasi yang sudah ada data dari dosen pertanian data tersebut berupa data penyakit, gejala, dan cara penanganannya  [2]. Dalam sistem pakar tersebut dibutuhkan sebuah metode untuk membatu menyelesaikan suatu masalah.
Metode  Certainty  factor ialah  suatu  metode untuk  menunjukkan  apakah  suatu  fakta  itu  pasti  atau tidak  pasti  yang  berbentuk metric yang  biasanya digunakan  dalam  sistem  pakar  [3].  Kelebihan Certainty  factor adalah  metode  ini  cocok  digunakan dalam  sistem  pakar  dalam  mengukur  sesuatu  apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa penyakit, dan perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ini  dalam satu  kali  proses  dapat  menjalankan  dua  data  untuk menjaga keakuratannya [4].
Dalam  penelitian  ini  memiliki  kelebihan  dari penelitian  terdahulu  adalah  Sistem  ini  dibangun berbasis  web  yang  menampilkan  gejala  serta  solusi penanganan terhadap penyakit dan hama pada tanaman cengkeh,  serta  data  penyakit  pada  penelitian  ini berjumlah delapan data penyakit dan empat data hama.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan bidang pada kecerdasan buatan  (Artificial  Intelligent)  yang  dipakai  buat pengambilan keputusan  yang diambil  sang seseorang
ahli menggunakan memakai
pengetahuan (knowledge), berita & teknik berfikir pada menuntaskan  konflik  yang  umumnya  diselesaikan seseorang ahli yang bersangkutan [5].
Struktur Sistem pakar memiliki dua bagian utama antara  lain  lingkungan  pengembangan  (development environment)  yaitu  bagian  yang  digunakan  untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem  pakar  dan  lingkungan  konsultasi  (consutation environment),  yaitu  bagian  yang  digunakan  oleh pengguna  yang  bukan  pakar  untuk  memperoleh pengetahuan. Struktur sistem pakar dalam dua bagian tersebut [6].
Gambar 1. Struktur Sistem Pakar

## 2.2. Tanaman Cengkeh
Cengkeh merupakan  salah  satu  tanaman perkebunan  yang  penting  bila  dibandingkan  dengan tanaman perkebunan yang lain. produksi cengkeh yang telah dewasa setara dengan karet, kelapa  sawit, kopi. Tetapi  tanaman  cengkeh  yang  sudah  lanjut  usia produksinya  jauh  lebih  meningkat,  jadi  lebih menguntungkan. Harga cengkeh sangat menarik  bagi petani,  maka  tidak  mengherankan  apabila  tanaman akhir  –  akhir  ini  berkembang  dengan  pesat.  Karena banyaknya  tanaman  baru,  sehingga  sangat  sulit diketahui  berapa  jumlah  dan  luas  areal  yang sebenarnya [7].
a. Jenis – jenis tanaman cengkeh
 Cengkeh Zanzibar Daun  muda  atau  daun  pucuk  berwarna  merah sampai merah muda, tangkai daun dan cabang- cabang yang masih muda juga berwarna merah.
 Cengkeh Si – Kotok Daun  muda  atau  daun  pucuk  bewarna  agak kemerah-merahan,  tangkai,  daun  dan  bacang yang  masih  muda  berwana  hijau.  Sedangkan daunnya  yang  tua  berwarna  hijau  berurkuran kecil dan sedikit mengkilat.
 Cengkeh Si – Putih Daun  bagian pucuk atau daun  muda  berwarna kuning sampai hijau muda. Sedangkan tangkai daun  dan  gagangnya  yang  muda  berwarna kuning hijau, daun berwarna hijau, helaiannya besar hampir tidak mengkilat
b. Penyakit Pada Tanaman Cengkeh  Busuk akar
 Penyakit daun
 Penyakit ganggang daun
 Mati ranting
 Mati bujang
 Sudden Death
 Penyakit embung jelaga
 Terbakar sinar matahari
c. Hama Pada Tanaman Cengkeh
 Rayap
 Lundi Tanah
 Penggerek Batang
 Kutu – kutu tanaman

## 2.3. Certainty factor
Certainty  factor  (CF)  menunjukkan  ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan.  Certainty factor menggunakan suatu nilai untuk mengasumsikan derajad keyakinan seorang pakar terhadap suatu data. Certainty  factor  memperkenalkan  konsep  keyakinan dan  ketidak  yakinkan  yang  kemudian  diformulakan dalam rumusan dasar [8].
Factor Kepastian (Certainty Factor)
diperkanalkan  oleh  Shortliffe  Buchanan  dalam pembuatan MYCIN. Certainty Factor (CF) merupakan nilai  parameter  klinis  yang  diberikn  MYCIN  untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Certainty Factor didefinisikan sebagai berikut:

## 𝐶𝐹(𝐻, 𝐸) = 𝑀𝐵(𝐻, 𝐸) −  𝑀𝐷(𝐻, 𝐸)
Keterangan:
CF[H,E]   :  Certainty  Factor  dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  E. Besarnya  CF  berkisar  antara  -1  sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak, sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
MB[H,E]  :  Measure  of  belief  (ukuran  kepercayaan) terhadap  hipotesis  h  jika  diberikan evidence e (antara 0 dan 1)
MD[H,E]  :  Measure  of  disbelief  (ukuran  ketidak percayaan)  terhadap  evidence  H  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) H :  Hipotesis (Dugaan) E :  Evidence (Peristiwa/Fakta)
Bentuk dasar rumus certainty factor, adalah sebuah aturan jika E maka H seperti ditujukan oleh persamaan berikut:

## 𝐶𝐹(𝐻, 𝑒) = 𝐶𝐹(𝐸, 𝑒) ∗  𝐶𝐹(𝐻, 𝐸)
Keterangan:
CF(H,e) :  Certainty
Factor hipotesis yang dipengaruhi oleh evidence e. CF(E,e)  :  Certainty Factor evidence E yang dipengaruhi oleh evidence.
CF(H,E) :  Certainty  Factor  hipotesis  dengan  asumsi evidence  diketahui  dengan  pasti,  yaitu ketika CF(E,e)=1.
Dalam  aplikasinya,  CF(H,E)  merupakan  nilai kepastian  yang  diberikan  oleh  pakar  terhadap  suatu aturan, sedangkan CF(E,e) merupakan nilai kepercayaan  yang  diberikan  oleh  pengguna  terhadap gejala yang dialaminya[9].

## 2.4. Flowchart
Flowchart  adalah  representasi  grafis  dari langkah-langkah  prosedural  dan  urutan  program. Flowchart adalah suatu diagram (diagram) yang secara logika  mewakili  alur  (flow)  dari  suatu  program  atau sistem prosedur. Flowchart terutama digunakan untuk tujuan komunikasi dan dokumentasi [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  akan  menjelaskan langkah  –  langkah penelitian dan  menjelaskan teknik pengumpulan data serta metode yang digunakan pada penelitian ini:

## 3.1. Tahapan-tahapan Penelitian
Berikut tahapan – tahapan penelitian dibawah ini:

## Gambar 2. Alur Penelitian

## 3.2. Merumuskan Masalah
Dalam  merumuskan  masalah  digunakan  untuk mempertimbangkan serta menyesuaikan permasalahan yang sudah dijelaskan pada latar belakang. Merumuskan  masalah  pada  hakikatnya  merupakan perumusan pertanyaan yang dijawab melalui penelitian.

## 3.3. Melakukan Studi Pustaka
Dalam  studi  pustaka  ini  dilakukan  untuk mengumpulkan  data  informasi  yang  diperlukan  pada penelitian  ini,  diantaranya  informasi  tentang  metode certainty factor dan informasi penyakit dan hama pada tanaman cengkeh. Sumber yang digunakan yaitu jurnal terdahulu, buku online, dan website.

## 3.4. Pengumpulan data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  jenis  data primer yang didapatkan dari hasil wawancara langsung dengan petani cengkeh branggah banaran dan pakar.

## a. Data primer
Data  ini  diperoleh  dari  observasi  langsung  ke branggah  banaran  dan  wawancara  langsung  dengan Bapak Prayogo yaitu pengawas petani kebun cengkeh branggah banaran dan  melakukan wawancara kepada Ibu  Armidita  dari  Universitas  Islam  Balitar  selaku dosen fakultas pertanian.
Tabel 1. Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Daun tampak kekuningan – kuningan G02 Daun mengering dan akhirnya mati G03 Kulit batang terlepas G04 Di area tanaman cengkeh tanahnya lembap G05 Bercak – bercak coklat kekuningan dari tepi helai daun G06 Tulang – tulang daun tampak terang G07 Daun menjadi rontok G08 Bercak – bercak berwarna kelabu sampai coklat yang memenuhi bagian permukaan daun G09 Bercak – bercak kecil pada daun berwarna merah G10 Bintik – bintik putih pada daun G11 Daun gugur G12 Ranting mati G13 Daun – daun dari beberapa ranting berwarna kekuningan G14 Daun layu kemudian rontok G15 Ranting – raning banyak yang mati G16 Gugur daun dari puncak pohon G17 Daun berwarna kelabu dan hampir gundul G18 Daun berwarna kekuning – kuningan dan agak layu G19 Daun sebagian tampak kering G20 Daun yang lebih tua berwana kekuning – kuningan G21 Daun tampak layu dan akhirnya berubah warna menjadi coklat G22 dalam waktu singkat daun – daun berguguran dari pohonnya G23 Pada pagian batangnya bernoda kuning mengkilat G24 Tanaman mendadak layu dan kering G25 Daun tidak rontok G26 Pada bagian akarnya tampak bekas serangannya
G27 Di area tanaman cengkeh tanahnya terlihat kering G28 Terdapat lubang pada area tanaman cengkeh G29 Terdapat lubang pada bagian batang
G30 Pada bagian lubang terdapat kotoran yang berwarna hitam
G31 Daun tampak melipat atau melingkar G32 Pada permukaan daun dan ranting terdapat kutu yang melekat yang berwarna putih
G33 Akar busuk dan bau tidak sedap
Tabel 2. Tabel Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Busuk akar P02 Penyakit daun P03 Penyakit ganggang daun P04 Mati ranting P05 Mati bujang atau mati gadis P06 Terbakar sinar matahari P07 Sudden death P08 Embun jelaga Tabel 3. Tabel Hama Kode Hama Nama hama H01 Rayap H02 Lundi tanah H03 Penggerek batang H04 Kutu – kutu tanaman

## b. Data sekunder
Tabel 4. Tabel Tingkat Keyakinan Pengguna Keterangan Nilai CF User Tidak 0 Jarang 0,25 Kadang – kadang 0,5 Cukup Sering 0,75 Selalu 1
3.5. Penerapan Metode Certainty factor Berikut flowchart metode certainty factor:
Gambar 3. Flowchart Metode Certainty Factor
Keterangan :
1. User  memilih  bobot  nilai  keyakinan  pada  data gejala  untuk  tingkat  keyakinan  pada  user  telah disajikan pada tabel 4
2. Pakar memasukan bobot nilai dari masing-masing data gejala.
3. Selanjutnya  nilai  data  dari  user  dan  pakar  akan dihitung
4. Dari  hasil  perhitungan  akan  mendapati  hasil presentase  diagnosa  penyakit  beserta  solusi penanganannya.

## 3.6. Pengujian Metode Certainty factor
Pada  tahap  ini  digunakan  pengujian  metode dilakukan  terhadap  data  hama  dan  penyakit  tanaman cengkeh diperoleh hasil diagnosa sistem sesuai dengan diagnosa pakar. Untuk melakukan pengujian tersebut menggunakan rumus dibawah ini:
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 × 100%

## 3.7. Kesimpulan dan Saran
Dalam kesimpulan dan saran pada penelitian ini disajikan  secara  singkat,  jelas  dan  padat  bertujuan untuk memudahkan pembaca dalam memahami, saran juga  bertujuan  untuk  memberikan  penjelasan  untuk peneliti  selanjutnya  agar  lebih  baik  lagi  dalam meneruskan penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi
Halaman  pertama  yang  akan  muncul  saat  user mengakses  sistem  pakar  ini,  halaman  beranda menampilkan  total  data  gejala,  penyakit,  dan  admin. Pada  halaman  beranda  ini  memiliki  dua  menu  yaitu menu beranda dan menu diagnosa.
Gambar 4. Halaman Beranda
Gambar 5. Halaman Diagnosa
Pada  halaman  diagnosa  user  dapat  memilih data gejala yang sesuai dengan penyakit pada tanaman cengkeh  yang  tampak  oleh  user,  jika  user  memilih gejala  yang  sesuai  lalu  user  menentukan  pilihan jawaban  yaitu tidak,  jarang, kadang  –  kadang, cukup
sering,  selalu.  User  dapat  menentukan  jawabannya pada pilihan kondisi di sistem pakar tersebut.
Berikut  tabel  data  gejala  yang  telah  dimasukan oleh user dengan jawaban dari masing-masing gejala:
Tabel 5. Tabel Data Gejala Yang Dimasukan User
ID GEJALA NAMA Jawaban G064 Bercak – bercak coklat kekuningan dari tepi helai daun Selalu (1) G069 Bintik – bintik putih pada daun Kadang - Kadang (0,5) G082 Pada pagian batangnya bernoda kuning mengkilat Cukup sering (0,75) Selanjutnya pada halaman admin, pakar memasuki menu pengetahuan untuk menentukan nilai bobot  masing  –  masing  gejala.  yang  mana  pakar mengisi nilai bobot dengan range nilai yaitu 0 sampai 1
Gambar 6.  Halaman Basis Pengetahuan
Berikut tabel  nilai  data gejala  yang dimasukkan oleh pakar
Tabel 6.  Tabel Nilai Bobot Gejala ID GEJALA NAMA BOBOT DARI PAKAR MB MD G064 Bercak – bercak coklat kekuningan dari tepi helai daun 1 0.02 G069 Bintik – bintik putih pada daun 0,51 0.03 G082 Pada pagian batangnya bernoda kuning mengkilat 1 0 Keterangan :
MB  = Measure  of  belief  (ukuran  kepercayaan) terhadap  hipotesis  h  jika  diberikan  evidence  e
(antara 0 dan 1)
MD  = Measure of disbelief
(ukuran
ketidakpercayaan)  terhadap  evidence  H  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
Berikut  perhitungan  dari  data  yang  didapatkan oleh user dan pakar:
Tahap pertama menghitung CF pakar masing – masing gejala.
𝑪𝑭(𝑯, 𝑬) =  𝑴𝑩[𝑯, 𝑬] – 𝑴𝑫[𝑯, 𝑬]
G064 = 1– 0,02 = 0,98 G069 = 0,51– 0,03 = 0,48 G082 = 1– 0 = 1
Langkah yang kedua menghitung nilai CF user dengan CF pakar.
𝑪𝑭[𝑯, 𝒆] = 𝑪𝑭[𝑬, 𝒆] ∗ 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] G064 = 0,98 × 1    = 0,98 G069 = 0,48 × 0,5 = 0,24 G082 = 1 × 0,75 = 0,75
Setelah  itu  dilanjutkan  Mengkombinasikan  nilai  CF dari masing – masing gejala dengan rumus berikut: 𝑪𝑭 𝒄𝒐𝒎𝒃𝒊𝒏𝒆 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅,𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 =   𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅 + 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 ∗ (𝟏 − 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅
CFcombine1 CF[H,E]old,gejala = 0,98+ 0,24 (1- 0,98) = 0,98+ 0,24 × 0,02 = 0,98+ 0,0048 = 0,9848
CFcombine2 CF[H,E]old,gejala = 0,9848+ 0,75 (1- 0,9848) = 0,9848+ 0,75 × 0,0152 = 0,9848 + 0,0114 = 0,9962
Berikut jika dijadikan presentase : 𝐶𝐹 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% = 0,9962  ×  100% =  99,62 %
Berikut hasil dari aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit dan hama pada tanaman cengkeh menggunakan metode  certainty  factor .  Didapatkan hasil presentase sebesar 98% penyakit daun.
Gambar 7.  Halaman Hasil Diagnosa

## 4.2. Hasil  perbandingan  perhitungan  manual dengan hasil sistem
Pada  hasil  perhitungan  manual  ini  menjelaskan alur  perhitungan  algoritma  certainty  factor  dalam menyelesaikan permasalahan.  Berikut ini perhitungan
manual pada masing – masing penyakit pada tanaman cengkeh
Pada  tabel  dibawah  ini  adalah  sampel  penyakit busuk akar
Tabel 7. Sampel Penyakit Busuk Akar
Kode Gejala Nama Gejala Jawaban pengguna Nama Penyakit Nilai Pakar
MB MD G060 Daun tampak kekuningan – kuningan Kadang – kadang (0,5) Busuk akar 0,51 0.09 G061 Daun mengering dan akhirnya mati Cukup Sering (0,75) Busuk akar 0,51 0.06 G062 Kulit batang terlepas Kadang – kadang (0,5) Busuk akar 0,26 0.12
G063 Di area tanaman cengkeh tanahnya lembap Kadang – kadang (0,5) Busuk akar 1 0.12 G092 Akar busuk dan bau tidak sedap Jarang (0,25) Busuk akar 1 0
Keterangan:
MB  = Measure  of  belief  (ukuran  kepercayaan) terhadap  hipotesis  h  jika  diberikan  evidence  e
(antara 0 dan 1)
MD  = Measure of disbelief (ukuran ketidak percayaan) terhadap evidence H jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
Berikut perhitungan dari gejala penyakit busuk akar: Menghitung CF pakar masing – masing gejala.
𝑪𝑭(𝑯, 𝑬) =  𝑴𝑩[𝑯, 𝑬] – 𝑴𝑫[𝑯, 𝑬] G060 = 0,51– 0,09 = 0,42 G061 = 0,51– 0,06 = 0,45 G062 = 0,26 – 0,12 = 0,14 G063 =1– 0,12 = 0,88 G092 =1– 0 = 1
Langkah yang kedua menghitung nilai CF user dengan CF pakar.
𝑪𝑭[𝑯, 𝒆] = 𝑪𝑭[𝑬, 𝒆] ∗ 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] G060 = 0,42 × 0,5 = 0,21 G061 = 0,45 × 0,75 = 0,3375 G062 = 0,14 × 0,5 = 0,07 G063 =0,88 × 0,5 = 0,44 G092 =1 × 0,25 = 0,25
setelah  itu  dilanjutkan  Mengkombinasikan  nilai  CF dari masing – masing gejala dengan rumus berikut : 𝑪𝑭 𝒄𝒐𝒎𝒃𝒊𝒏𝒆 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅,𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 =   𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅 + 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 ∗ (𝟏 − 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅 CFcombine1 CF[H,E]old,gejala = 0,21+ 0,3375 (1- 0,21) = 0,21+ 0,3375 × 0,79 = 0,21+ 0,266625 = 0,476625 CFcombine2 CF[H,E]old,gejala = 0,476625+ 0,07 (1- 0,476625) = 0,476625+ 0,07 × 0,523375 = 0,476625+ 0,03663625 = 0,51326125
CFcombine3 CF[H,E]old,gejala = 0,51326125+ 0,44 (1- 0,51326125) = 0,51326125+ 0,44× 0,48673875 = 0,51326125+ 0,21416505 = 0,7274263
CFcombine4 CF[H,E]old,gejala = 0,7274263+ 0,25 (1- 0,7274263) = 0,7274263+ 0,25× 0,2725737 = 0,7274263+ 0,068143425 = 0,795569725
Berikut jika dijadikan presentase :
𝐶𝐹 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% = 0,795569725  ×  100% =  79,5569725 %
Dengan demikian didapatkan hasil dari perhitungan  manual  untuk  diagnosa  penyakit  busuk akar sebesar 79%.
Pada tabel dibawah ini adalah sampel penyakit daun

## Tabel 8. Sampel Penyakit Daun
Kode Gejala Nama Gejala Jawaban pengguna Nama Penyakit Nilai Pakar MB  MD G064 Bercak – bercak coklat kekuningan dari tepi helai daun Kadang – kadang (0,5) Penyakit daun 1 0.02 G065 Tulang – tulang daun tampak terang Kadang – kadang (0,5) Penyakit daun 0, 99 0.01 G066 Daun menjadi rontok Cukup Sering (1) Penyakit daun 1 0.12
Keterangan:
MB   = Measure  of  belief  (ukuran  kepercayaan) terhadap  hipotesis  h  jika  diberikan  evidence  e (antara 0 dan 1) MD  = Measure of disbelief (ukuran
ketidakpercayaan)  terhadap  evidence  H  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
Berikut perhitungan dari gejala penyakit daun: Menghitung CF pakar masing – masing gejala.
𝑪𝑭(𝑯, 𝑬) =  𝑴𝑩[𝑯, 𝑬] – 𝑴𝑫[𝑯, 𝑬] G064 = 1– 0,02 = 0,98 G065 = 0,99– 0,01 = 0,98 G066 = 1 –  0,12 = 0,88 Langkah yang kedua menghitung nilai CF user dengan CF pakar.
𝑪𝑭[𝑯, 𝒆] = 𝑪𝑭[𝑬, 𝒆] ∗ 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] G064 = 0,98 × 0,5 = 0,49 G065 = 0,98 × 0,5 = 0,49 G066 = 0,88 × 1 = 0,88 setelah  itu  dilanjutkan  Mengkombinasikan  nilai  CF dari masing – masing gejala dengan rumus berikut :
𝑪𝑭 𝒄𝒐𝒎𝒃𝒊𝒏𝒆 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅,𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 =   𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅 + 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒈𝒆𝒋𝒂𝒍𝒂 ∗ (𝟏 − 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] 𝒐𝒍𝒅 CFcombine1 CF[H,E]old,gejala = 0,49+ 0,49 (1- 0,49) = 0,49+ 0,49 × 0,51 = 0,49+ 0,2499 = 0,7399 CFcombine2 CF[H,E]old,gejala = 0,7399+ 0,88 (1- 0,7399) = 0,7399+ 0,88 × 0,2601 = 0,7399+ 0,228888 = 0,968788
Berikut jika dijadikan presentase : 𝐶𝐹 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% = 0,968788 ×  100% =  96,8788 %
Dengan  demikian  didapatkan  hasil  dari  perhitungan manual untuk diagnosa penyakit Daun 96%.
Pada  tabel  dibawah  ini  adalah  sampel  penyakit embung jelaga

## Tabel 9. Sampel Penyakit Embung Jelaga
Kode Gejala Nama Gejala Jawaban Pengguna Nama Penyakit Nilai Pakar MB  MD
G067 Bercak – bercak berwarna kelabu sampai coklat yang memenuhi bagian permukaan daun Kadan g- kadang (0,5) Penyakit embung jelaga 1 0.02
Keterangan :
MB  = Measure  of  belief  (ukuran  kepercayaan) terhadap  hipotesis  h  jika  diberikan  evidence  e (antara 0 dan 1)
MD  = Measure of disbelief
(ukuran
ketidakpercayaan)  terhadap  evidence  H  jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
Berikut perhitungan dari gejala penyakit embung jelaga:
Menghitung CF pakar masing – masing gejala.
𝑪𝑭(𝑯, 𝑬) =  𝑴𝑩[𝑯, 𝑬] – 𝑴𝑫[𝑯, 𝑬] G067 = 1– 0,02 = 0,98 Langkah yang kedua menghitung nilai CF user dengan CF pakar.
𝑪𝑭[𝑯, 𝒆] = 𝑪𝑭[𝑬, 𝒆] ∗ 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬] G067 = 0,98 × 0,5 = 0,49 Berikut jika dijadikan presentase: 𝐶𝐹 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 × 100% = 0,49 ×  100% =  49 %
Dengan  demikian  didapatkan  hasil  dari  perhitungan manual untuk diagnosa penyakit embung jelaga 49%.
4.3. Pengujian perbandingan hasil aplikasi dengan pakar Pada  pengujian  akurasi  ini  dilakukan  pada aplikasi  yang  sudah  dibangun  menggunakan metode
certainty  factor .  Bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi dari sistem pakar diagnosa penyakit dan hama pada tanaman cengkeh menggunakan metode certainty factor.
Tabel 10. Tabel Pengujian no Gejala Keyakinan Pengguna Sistem pakar Pakar  Hasil
1 Daun menjadi rontok Cukup Sering Penyakit Embung Jelaga Penyakit Daun Tidak Sesuai Bercak – bercak berwarna kelabu sampai coklat yang memenuhi bagian permukaan daun
Selalu Daun layu kemudian rontok Cukup Sering Ranting – raning banyak yang mati Cukup Sering 2 Kulit batang terlepas Selalu
Penyakit Ganggang Daun Penyakit Gangga ng Daun Sesuai
Di area tanaman cengkeh tanahnya lembap Cukup Sering Ranting mati Selalu Ranting – raning banyak yang mati Tidak Daun tampak layu dan akhirnya berubah warna menjadi coklat Kadang – Kadang 3 Daun mengering dan akhirnya mati Kadang –
Kadang
Penyakit
Mati Ranting Penyakit Mati
Ranting Sesuai Bintik – bintik putih pada daun
Cukup Sering
Ranting – raning banyak yang mati Selalu 4.4. Pembahasan
a. Hasil  Perhitungan  Perhitungan  Manual  Dengan Hasil Sistem
Pada  perbandingan  hasil  perhitungan  manual dengan hasil pada sistem dari 12 data yaitu terdiri dari 4  hama  dan  8  penyakit  terdapat  hasil  yang  sama dengan sistem ada 5 data yaitu data penyakit embung jelaga,  data  penyakit  ganggang  daun,  data  penyakit mati  ranting,  data  hama  penggerek  batang,  dan  data penyakit  mati  bujang.  Sedangkan  hasil  yang  tidak sama dengan sistem terdapat 7 data yaitu data penyakit busuk akar, data penyakit daun, data penyakit terbakar sinar matahari, data penyakit sudden death, data hama rayap,  data  hama  lundi  tanah,  dan  data  hama  kutu  – kutu tanaman.
b. Pengujian Perbandingan Hasil Aplikasi Dengan Pakar
Pada  pengujian  perbandingan  hasil  aplikasi dengan  pakar  dengan  menggunakan  25  data  uji mendapatkan 6 data tidak sesuai dan 19 data sesuai. Sehingga didapatkan nilai akurasi:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 19 25 × 100% =  76%
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  aplikasi  yang  dibangun dengan  menerapkan metode  certainty  factor dapat digunakan  untuk  membantu  dalam  mendiagnosa penyakit dan hama pada tanaman cengkeh berdasarkan gejala. Untuk pengujian sistem diagnosa penyakit pada tanaman  cengkeh  menggunakan metode  certainty factor memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  76%  dari  25 data uji yang mana masih dikatakan belum baik karena tingkat keakuratan yang dikatakan baik memiliki nilai presentase diatas 80%.
Adapaun saran yang diberikan pada peneliti yaitu Penelitian ini perlu dikembangkan lagi pada pengujian akurasi diharapkan untuk penelitian selanjutnya dapat memiliki tingkat akurasi lebih baik dari penelitian ini dan  Aplikasi  ini  masih  sangat  sederhana.  Beberapa inovasi baru mungkin diperlukan agar sistem ini dapat dikembangkan lebih baik di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tuslaela, T., & Permadi, D. (2018). Sistem Pakar
Diagnosa  Penyakit  Gigi  Dan  Mulut  Berbasis Web
Dengan Metode Forward Chaining. PROSISKO:  Jurnal  Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer , 5 (1).
[2] Honggowibowo,  A.  S.  (2009).  Sistem  pakar diagnosa  penyakit  tanaman  padi  berbasis  web dengan forward dan backward
chaining. Telkomnika , 7 (3), 187.
[3] Ramadhan,  R.,  Astuti,  I.  F.,  &  Cahyadi,  D. (2017).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Kulit Pada  Kucing  Persia  Menggunakan  Metode
Certainty  Factor.  In Prosiding  SAKTI  (Seminar Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi) (Vol. 2, No. 1).
[4] Deslianti, D., & Pahrizal, P. (2021). PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA MATA MANUSIA. JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika) , 3 (4), 456-465.
[5] Hayadi, B. H. (2017). Visualisasi Konsep Umum Sistem Pakar Berbasis Multimedia. RJOCS (Riau Journal of Computer Science) , 3 (1), 17-22.
[6] Octavina, Y., & Fadlil, A. (2014). Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Saluran Pernafasan  Dan  Paru  Menggunakan  Metode
Certainty Factor (Doctoral dissertation,
Universitas Ahmad Dahlan).
[7] Kanisius,  A.  A.  (1981).  Petunjuk  Bercocok Tanam Cengkeh. Penerbit Kanisius. Yogyakarta .
[8] Zulfian,  A.,  &  Verdi,  Y.  (2017).  Pengantar Sistem  Pakar  Dan  Metode  (Introduction  Of Expert  System  And  Methods). Jakarta:  Mitra Wacana Media .
[9] Aryasa,  K.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Agribisnis  Menggunakan Metode  Certainty  Factor. E-JURNAL  JUSITI: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi
Informasi , 7 (1), 54-67.
[10] Indrajani, S. K. M. M. (2015). Database Design .
Elex Media Komputindo.