## Sistem Pakar Identifikasi Hama v Dan Penyakit Pada Tumbuhan Kakao Menggunakan Metode
BFS (Breadth First Search) V Dan V Certainty
Factor Berbasis e Android.
Gilang Rahmadhan Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia girah007@gmail.com Fakhrusy Zakariyya Ilmu Produksi Tanaman Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia Jember, Indonesai fakhrusy.zakariyya@gmail.com Trismayanti Dwi Puspitasari Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia trismayanti@polije.ac.id
Abstract  -  Cocoa  (Theobroma  cacao  L.)  is  a  plantation commodity  other  than  coffee  that  is  suitable  for  smallholder plantations, because this plant can produce throughout the year, so it can be a source of daily or weekly income for cocoa farmers. One  of  the  factors  that affect  the  decline  in  productivity  is  pests and  diseases.  Diseases  and  pests  of  cocoa  plants  can  be distinguished  based  on  signs  and  symptoms.  Symptoms  of  pests and  diseases  can  be  observed  with  the  naked  eye  which characterizes  the  type  that  causes  these  pests  and  diseases.  To overcome these problems, an expert system was created to identify diseases and pests on cocoa plants using the BFS v (Breadth First Search)  method  and  certainty  factor.  The  BFS v (Breadth  First Search) method is used in the manufacture of this system because it can perform periodic search for symptoms and search broadly for  each  symptom.  In  addition,  the  certainty  factor  method  is added to the making of this system to calculate the certainty value of the identification results, so finding conclusions or results from identification using the BFS v (Breadth First Search) method will be more accurate with the certainty value of the certainty v factor method.
Keywords  : V BFS(Breadth  First  Search),  Certainty v Factor  , Cocoa, Expert System.
Abstrak  -  Kakao  (Theobroma  cacao  L.)  merupakan  komoditas perkebunan  selain  kopi  yang  sesuai  untuk  perkebunan  rakyat, karena  tanaman  ini  dapat  memproduksi  sepanjang  tahun, sehingga  dapat  menjadi  sumber  pendapatan  harian  ataupun mingguan  bagi  para  petani  kakao.  Salah  satu  factor  yang mempengaruhi  penurunan  produktivitas  adalah  hama  dan penyakit.  Penyakit  dan  hama  tanaman  kakao  dapat  dibedakan berdasarkan  tanda  dan  gejala.  Gejala  hama  dan  penyakit  dapat diamati dengan mata biasa yang mencirikan jenis penyebab hama dan  penyakit  tersebut.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, dibuatlah  suatu  sistem  pakar  untuk  identifikasi  penyakit V dan hama pada tanaman kakao menggunakan metode V BFS(Breadth First  Search)  dan  certainty v factor.  Metode  BFS v (Breadth  First Search)  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  ini  karena  dapat melakukan pencarian gejala yang berkala dan pencarian secara melebar  setiap  gejala.  Selain  itu,  metode  certainty  factor  di tambahkan  pada  pembuatan  sistem  ini  untuk  menghitung  nilai kepastian  dari  hasil  identifikasi,  sehingga  menemukan kesimpulan  atau  hasil  dari  identifikaksi  dengan  menggunakan
metode V BFS v (Breadth  First V Search)  akan  bertambah  akurat dengan adanya nilai kepastian dari metode certainty factor.
Kata  kunci  : V BFS(Breadth  First  Search),  Certainty v Factor, Kakao, Sistem Pakar.

## PENDAHULUAN
Perkebunan  merupakan  salah  satu  komoditas  andalan pendapatan  nasional  dan  devisa  negara  Indonesia.  Kakao (Theobroma  cacao  L.)  merupakan  komoditas  perkebunan selain  kopi  yang  sesuai  untuk  perkebunan  rakyat,  karena tanaman  ini  dapat  memproduksi  sepanjang  tahun,  sehingga dapat menjadi  sumber  pendapatan  harian  ataupun  mingguan bagi para petani kakao. Kakao sebagai salah satu komoditas perkebunan  mendapatkan  permintaan  produksi  baik  dalam negeri maupun luar negeri.
Indonesia  menempati  posisi  ketiga  negara  pembudidaya kakao terbesar di dunia dan termasuk negara penghasil kakao terbesar ketiga  setelah  Ivory Coast dan  Ghana [1].  Dalam 5 tahun  kedepan  Kementerian  Pertanian  telah  menetapkan target  utama  untuk  meningkatkan  ekspor  3  kali  lipat  salah satunya komoditas kakao yaitu peningkatan produksi sebesar 7%  sampai  tahun  2024.  Hal  tersebut  tidaklah  mudah, dikarenakan banyak tanaman kakao yang tua. Oleh karenanya, terkait dengan data statistik kakao, Indonesia perlu memiliki metode tersendiri yang sesuai dengan kebutuhan dan kondisi Indonesia. Selain itu, kita harus memikirkan bagaimana cara kita untuk meningkatkan produksi tersebut [2].
Meskipun area Indonesia menempati posisi ke-tiga Negara pembudidaya  kakao  terbesar  di  dunia  dan  termasuk  Negara penghasil  kakao  terbesar,  teteapi  produksivitas  kakao mengalami  penurunan  .  Selain  itu  produksi  kakao  yang  di hasilkan dari perkebunan rakyat hingga kini di hargai paling rendah  di  pasar  internasional.  Serangan  hama  dan  penyakit menjadi salah satu penyebab menurunnya produktivitas kakao hingga mencapai 50-80% [3].
Penyakit  tanaman  kakao  di  lapangan  dapat  dibedakan berdasarkan tanda dan gejala hama penyakit. Tanda hama dan penyakit  merupakan  bagian  mikroorganisme  patogen  yang dapat  diamati  dengan  mata  biasa  yang  mencirikan  jenis penyebab penyakit tersebut. Perkembangan teknologi ditandai
dengan  maraknya  perangkat  teknologi  yang  digunakan  di berbagai macam aspek kehidupan, salah satunya sistem pakar. Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  bentuk  penerapan kecerdasan  buatan  yang  memiliki  kemampuan  untuk menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya  seorang  pakar  atau ahli. Sistem pakar dapat digunakan untuk menggantikan peran seseorang,  salah  satunya  peran  ahli  untuk  mengidentifikasi hama  penyakit  yang  menjadi  masalah  utama  petani  kakao. Oleh  karena  itu,  sistem  pakar  harus  dirancang  dengan menerapkan  pengetahuan  seorang  ahli,  sehingga  dapat membantu  petani  kakao  dalam  mengatasi  masalah  serangan hama  penyakit.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut, dibuatlah suatu sistem pakar untuk identifikasi penyakit hama kepik pada tanaman kakao. Diharapkan dengan dirancangnya sistem pakar ini dapat memberikan manfaat yang besar untuk para petani dari segi penghematan biaya, waktu dan tenaga.
Sistem  pakar  ini  mengintegrasikan  metode  BFS(Breadth First Search)  dan metode CF(Certainty Factor). Metode BFS (Breadth First Search) digunakan dalam pembuatan sistem ini karena  dapat  melakukan  pencarian  gejala  yang  berkala  dan pencarian  secara  melebar  dari  setiap  gejala.  Banyak peneliti yang  menggunakan  metode  BFS  (Breadth  First  Search) sebagai  metode  pengembangan  sistem  pakar  yang  mampu menghasilkan  proses  identifikasi  yang  cukup  akurat. Penelitina  yang  dilakukan  [4]  menyatakan  bahwa  pada penerapan  metode  BFS  untuk  diagnosis  penyakit  kakao berdasarkan  hasil  uji  pretest  keakuratan  petani  dalam mendiagnosa  adalah  sebesar  11%  sedangkan  setelah menggunakan  sistem  (posttest)  hasil  keakurasian  dalam mendiagnosa adalah sebesar 100%. Menurut [5] Breadth First Search  merupakan  algoritma  sederhana  yang  mampu digunakan untuk melakukan penjelajahan sekaligus pengecekan  toko  online  secara  otomatis  dengan  performasi yang  baik.  Selain  itu,  metode  Certainty  Factor  digunakan untuk  menghitung  nilai  kapasitas  untuk  memepresentasikan factor  kepastian  terhadap  hama  dan  penyakit  berdasarkan gejala  yang  diberikan.  Penelitian  yang  dilakuakan  [6] menyatakan  bahwa  Certainty  Factor  berdasarkan  tingkat keakurasian sebesar 85,7%. Menurut [7] penerapan Certainty Factor untuk mendeteksi penyakit tanaman karet menunjukan akurasi hasil diagnosa sistem pakar sebesar 100%.
Metode  Breadth  First  Search  digunakan  untuk  teknik pencarian  solusi  sedangkan,  Certainty  Facrtor  di  guanakn untuk metode pembobotan dari fartor kepastian setiap gejala yang  ada  pada  hama  dan  penyakit  di  Puslit  Kakao.  Dalam penelitian ini dibangun  sebuag  sistem pakar  diagnosis hama dan penyakit pada tanaman kakao berbasis android.
A. State of the art
Judul Penulis Tahun Kesimpulan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Dengan Metode Breadth First Search Gea Ayu Rianty, Taufiq 2017 Kesimpulan : Sistem pakar diagnosa    hama dan penyakit tanaman  kakao  ini dapat    membantu para  petani    untuk mengetahui    jenis hama atau penyakit    yang menyerang
tanaman    mereka dan
bagaimana
cara mengendalikannya . Pada pengujian pretest dan posttest buku  dan pakar dengan sistem    didapatkan hasil kesesuaiannya sebesar    100%. Sedangkan    pada diagnosa    petani dengan    sistem, tingkat ketidakkesesuaian nya  sebesar  89% dan  kesesuaiannya hanya sebesar 11% yang  menandakan bahwa
pengetahuan petani    tentang hama dan penyakit serta cara mengendalikannya masih kurang
sehingga    sistem pakar    ini    bisa digunakan  sebagai alternatif        untuk membantu    petani mengatasi permasalahan tersebut.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KAKAO MENGGUN AKAN METODE CERTAINT Y  FACTOR PADA KELOMPO K  TANI  PT OLAM INDONESI A  (COCOA) CABANG LAMPUNG Syahirul Alim, Peni  Puji Lestari, Rusliyaw ati 2020 Dari  hasil  selama perancangan, implementasi,  dan proses  uji  coba perangkat lunak yang dilakukan, dapat ditarik kesimpulan: 1. Penerapan  metode certainty factor untuk mengidentifikasi penyakit  tanaman kakao  dengan  cara memasukan  gejala penyakit  tanaman kakao dan keyakinan kepercayaan  yang dihitung dengan metode certainty factor. 2. Diagnosa sistem pakar
menggunakan metode certainty factor  telah  sesuai dengan  diagnosis seorang pakar, dibuktikan  dengan hasil  uji  akurasi 85,7%  keakuratan dari  sistem  dan 14,3% kesalahan sistem dalam mendiagnosa penyakit tanamn
kakao

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  memiliki  beberapa  tahapan penelitian.  Beberapa  tahapan  penelitian  dimulai  dari  studi literature,  wawancara,  perancangan,  implementasi,  dan pengujian.  Tahapan  ini  di  tunjukan  dalam  bentuk  flowchart yang di tunjukan pada Gambar 1.
Gambar. 1. Tahapan penelitian

## B. Sistem  Pakar
Sistem pakar adalah program komputer yang menggunakan  pengetahuan  seorang  pakar  untuk  mencapai tingkat kinerja yang tinggi pada area yang sempit [8]. Secara umum, sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli [9].
Gambar. 2. Komponen Sistem Pakar

## C. Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  primer  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini adalah studi literature dari setiap jurnal yang bersangkutan dan melakukan  wawancara  dari  pihak  lembaga  PUSLIT  KOKA Kabupaten  Jemeber.  Data  yang  di  ambil  adalah  data  gejala dari setiap hama dan penyakit yang ada di PUSLIT KOKA.

## D. BFS (Breadth First Search)
Breadth  first  search  adalah  algoritma  yang  melakukan pencarian secara melebar yang mengunjungi  simpul  secara preorder    yaitu    mengunjungi    suatu    simpul  kemudian mengunjungi  semua    simpul    yang    bertetangga    dengan simpul  tersebut  terlebih  dahulu [10].  Selanjutnya,  simpul yang  belum  dikunjungi  dan  bertetangga  dengan  simpul- simpul  yang  tadi  dikunjungi  ,  demikian seterusnya.  Jika graf  berbentuk  pohon  berakar,  maka  semua  simpul  pada aras  d  dikunjungi  lebih dahulu sebelum simpul-simpul pada aras d+1.
Pada  Breadth  First  Search  Algorithm  semua  node  pada level n akan dikunjungi  terlebih dahulu sebelum mengunjungi nodes pada level n+1. Pencarian dimulai  dari node akar terus ke level pertama dari kiri ke kanan [11].
Dalam algoritma BFS pencarian di lakukan secara melebar dari  setiap  node.  Node  yang  telah  di  kunjungi  akan  masuk dalam antrian. Antrian ini digunakan sebagai acuan node node yang bertetangga dengannya yang akan dikunjungi kemudian sesuai urutan pengantrian. Berikut langkah-langkah algoritma BFS :
• Masukkan node ujung (akar) pada antrian.
• Ambil node dari awal antrian, lalu kunjungi node yang saling bertetangga dengan node awal.
• Jika node  kosong dan  setiap node yang  ada  sudah  di kunjungi, pencarian selesai dan mengembalikan hasil dari pencarian.

## Gambar. 3. Pohon keputusan BFS
Maka penyelasiannya adalah :
Gambar (a) BFS(1): 1,2,3,4,5,6,7,1
Gambar (b) BFS(1):1,2,3,4,5,6,7,1
Gambar (c) BFS(1):1,2,3,4,5,6,7,8,9

## E. Certaity Factor (CF)
Shortliffe  dan  buchanan  mengusulkan  teori  certainty factor pada tahun 1975 untuk  mengakomodasi ketidakpastian pemikiran V (inexact v reasoning) seorang pakar. Seorang pakar sering kali menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan seperti “mungkin”, “kemungkinan besar” atau “hampir pasti” [12].
Nilai certainty v factor ada 2 yaitu [13].
• Nilai  CF V kaidah  yang  nilainya  melekat  pada  suatu kaidah/rule  tertentu dan besarnya nilai diberikan oleh pakar.
• Nilai  CF V yang  diberikan  oleh  pengguna V untuk mewakili  derajat    kepastian/keyakinan  atau  premis (misalnya  gejala,  kondisi,  ciri)    yang  dialami pengguna.
Nilai  CF  kaidah  terdapat  pada  suatu  rule/kaidah  yang biasanya  diberikan  oleh  pakar  berdasarkan  pengalamannya, sehingga  sangat  bersifat  subyektif[10].  Kombinasi  Certainty Factor yang digunakan untuk sistem pakar  yaitu [14]:
Certainty V Factor untuk  kaidah  dengan  premis/gejala tunggal ( single v premis rule )

## 𝐶𝐹 gejala = 𝐶𝐹 [User]   × 𝐶𝐹[Pakar]
Apabila  terdapat kaidah dengan kesimpulan yang  serupa ( similiary concluded v rules ) atau lebih dari satu gejala, maka CF selanjutnya dihitung dengan persamaan:
𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒 = 𝐶𝐹 𝑉 𝑜𝑙𝑑 + 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎  × (1 − 𝐶𝐹 𝑜𝑙𝑑)
Sedangkan  untuk  menghitung vv persentase vv terhadap hama/penyakit, digunakan persamaan:
𝐶𝐹 𝑉 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 = 𝐶𝐹 𝑐𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑒  × 100%

## F. Scrum
Pengembangan  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan metode Scrum. Metode scrum merupakan sebuah kerangka kerja dimana didalam proses pengembangannya dapat  memasukkan  berbagai  proses  dan  teknik.  Scrum merupakan  metode  pengembangan  yang  memiliki  kerangka kerja  dimana  orang-orang  dapat  menyesuaikan  sebuah permasalahan  kompleks  yang  senantiasa  berubah,  di  mana pada saat yang bersamaan dapat meghasilkan produk dengan nilai  semaksimal  mungkin  secara  kreatif dan produktif  [15]. Tahapan  Scrum  berhenti  ketika  iterasi  Sprint  dan  product backlog yang telah disepakati di awal telah selesai.
Gambar. 4. Menurut [15]

## G. Black Box Testing
Black  box  testing adalah  salah  satu  metode pengujian sistem  yang  dilakukan  berdasarkan  spesifikasi  kebutuhan sistem  dan tidak perlu memeriksa coding[16]. Metode uji ini dapat  diterapkan  untuk  hampir  setiap  tingkat  pengujian perangkat  lunak  seperti  Unit,  integrasi,  sistem  dan penerimaan.  Sehingga  dapat  di  simpulkan  Blackbox  testing adalah  metode  pengujian  yang  hanya  mengamati  hasil eksekusi  melalui  data  uji  dan  memeriksa  funsionalitas  dari perangkat lunak.
H. Perancangan Sistem
Pada  tahapan  penelitian  ini  perancangan    menggunakan Use Case Diagramseperti pada gambar .
.

## Gambar. 5. Use Case Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Studi Kasus
Studi kasus dalam penelitian ini mengankat permasalahan yang terjadi di Pusat Penelitian Kopi dan Kakao. Berdasarkan wawancara  dengan  Pembimbing  yang  ada  di  sana permasalahan  sistem  kepakaran  di  sana  masih  belum  ada pengembangan lebih lanjut. Hal ini terjadi karena kurangnya perhatian  bagi  para  petani  kakao  dalam  proses  identifikasi penyakit yang terjadi.
Dari  permasalahan  tersebut  maka  penelitian  untuk membangun sistem
informasi kepakaran untuk mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  dari  tanaman  kakao berdasarkan  gejala  yang  di  alami  tanaman.Hal  ini  bertujuan untuk meminimalisir kesalahan dalam hal pengidentifikasian hama dan penyakit tanaman kakao dan penangulangan lebih terfokuskan.

## B. Studi Literatur
Studi literatur di lakukan guna mencari berbagai referensi yang  bertujuan  untuk  membangun  sistem  dan  menemukan solusi  yang  tepat  dalam  melakukan  penelitian.  Literatur berupa  Jurnal,  Karya  Ilmiah,  Paper,  Buku,  Artikel,  Laporan terdahulu, dan Situs Internet yang berkaitan dengan penelitian yang  dilakukan.  Dengan  adanya  studi  literatur  diharapkan dapat  menambah  wawasan  bagi  peneliti  terkait  pengolahan data,  kepakaran,  penggunaan  metode  BFS,  dan  metode  CF sehingga dapat menjadi acuan dalam proses penelitian.

## C. Observasi dan Pengumpulan Data
Observasi dilakukan peneliti dengan mendatangi langsung Pusat  Penelitian  Kopi  dan  Kakao  (PUSLITKOKA)  dan melakukan wawancara dengan Bapak Fakhrusy Zakariyya, SP .,  M.Sc.  selaku  staff  di  PUSLITKOKA  yang  menjadi pembimbing  dalam  penelitian  ini  dan  Ibu  Irma  Wardati, S.P.,M.P  selaku  desen  dari  Politeknik  Negeri  Jember  yang menjadi  pakar  akademik  dalam  penelitian  ini.  Setelah melakukan  observasi  dan  wawancara,  peneliti  melakukan pengumpulan data untuk dijadikan sample dalam penelitian. Data yang diginakan yaitu, data dari setiap hama dan penyakit yang seringkali menyerang di PUSLITKOKA.
D. Pengolahan Data
Setelah  mendapatkan  data  sample,  selajutnya  peneliti mengolah  data  sample  dengan  tujuan  untuk  mengubah  data sample  menjadi  data  yang  siap  untuk  di  gunakan  dalam perhitungan  di  sistem  informasi.  Dalam  tahap  ini,  peneliti menyeleksi data atau mengambil beberapa data saja yang di butuh kan. Data yang dibutuh kan mempengaruhi kerja sistem yang akan di buat.
TABEL I. T ABEL DATA HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN
KAKAO
Kode Hama Dan Penyakit P1 Penggerek (Buah) P2 Penggerek (Batang) P3 Kepik P4 Jamur Upas P5
Busuk Buah
P6 Kangker Batang P7 VSD (Vascular Streak Dieback)
P8 Colletorichum TABEL II. T ABEL DATA GEJALA DAN CF PAKAR GEJALA Kode Nama gejala Nilai CF G1 Terdapat bercak pada bagian tanaman. 0.2 G2 Buah busuk 0.2 G3 Biji buah saling melekat 0.4 G4 Terdapat lubang – lubang kecil pada buah 0.6 G5 Kondisi batang basah atau terdapat buih 0.2 G6 Terdapat lubang bekas gerekan 0.4 G7 Terdapat bercak berwana coklat dan cekung 0.2 G8 Terdapat bercak/titik kehitaman pada buah tua 0.4 G9 Timbul lapisan putih seperti tepung 0.4 G10 Terdapat cairan kemerahan seperti karat 0.4 G11 Daun menguning 0.2 G12 Ranting tanpa daun (ompong) 0.4 G13 Buah muda berbintik coklat berlekuk 0.4 G14 Pada ranting/cabang terdapat benang – benang tipis seperti sarang laba – laba 0.4 G15 Terdapat kerak berwarna salmon 0.6 G16 Daun rontok 0.6 G17 Permukaan kulit kasar dan belang 0.6 G18 Batang berwarna gelap kehitaman 0.6 G19 Buah berwarna kehitaman 0.6 G20 Permukaan kulit buah muda retak 0.6 G21 Terdapat lubang dan bekas kotoran dengan serpihan 0.6
Untuk  mendiagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman  kakao diawali  dengan  gejala-gejala  yang  dialami  pada  tanaman setiap gejala yang telah di dapatkan pada Tabel II. Pada Tabel
III merupakan keputusan untuk diagnosa hama dan penyakit tanaman kakao, yaitu :
TABEL III. T ABEL DATA 8 HAMA DAN PENYAKIT BESERTA GEJALA KODE H1 H2 H3 P1 P2 P3 P6 P7 G1 * * * * * * * * G2 * * G3
*
G4 * G5 * * G6 * G7 * * G8 * G9 * G10 * G11 * * G12 * G13 * G14 * G15 * G16 * G17 * G18 * G19 * G20 *
G21 * TABEL IV. T ABEL INTEPRETASI CF
Certainty Term CF Tidak Yakin -0.6 Hampir Tidak Yakin -0.4 Kurang Yakin -0.2 Tidak Tahu 0 Hampir Yakin 0.2 Yakin 0.4 Sangat yakin 0.6
Pada Tabel IV didapatkan nilai keyakinan yang di sepakati oleh  pakar  untuk  user  dalam  memilih  tingkat  keyakinan sesauai dari gejala yang ada.
E. Penerapan Metode
Tahapan  penerapan  metode  adalah  dimana  peneliti  akan mengolah  data  yang  telah  didapatkan  dengan  menggunakan metode analisis data yang akan digunakan. Metode yang akan di  gunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  dua  metode, Yaitu :
• Metodde BFS (Breath Firsh Search)
• Metode CF (Certainty Factor)

## F. Metode Breath First Search
Penerapan  metode  BFS  (Breath  Firsh  Search)  dengan membuat  pohon  keputusan.    Guna  untuk  memetakan  gejala yang ada pada tanaman kakao agar sesuai dengan gejala dari hama dan penyakit yang menyerang tanaman kakao.
Penerapan  metode  BFS  mengurutkan  gejala  hama  dan penyakit agar user mengisi nilai keyakinan sesaui dari urutan dari  pohon  tree.  Urutan  pertama  dimulai  dari  gejala  yang sering  terjadi  pada  taman  yang  terkena  hama  dan  penyakit. Gejala yang sering terjadi di dapatkan dari data  8 hama dan
penyakit dengan gejala yang terjadi pada tanaman pada Tabel III.
Gambar. 6. Pohon keputusan BFS
Dalam  gambar  di  atas  terdapat  pohon  keputusan  yang dimulai dari G1 dan berakhir pada G16 sesau dari anak panah yang ada pada gambar. Pada algoritma BFS node awal(akar) akan mengunjungi node-node yang bertetanggan dengan node yang awal(akar). Dari G1(akar) akan mengunjungi node yang bertetanggan,yaitu:  G2,  G11,  G5,dan  G7.  Berdasarkan penyataan tersebut di simpulkan urutan BFS di muali dari G1- G2-G11-G5-G7-G3-G9-G12-G14-G6-G10-G8-G13-G4-G19 -G17-G15-G21-G18-G20-G16.  Pada  pohon  keputusan  node awal di mualai dari gejala yang sering terjadi pada setiap hama dan  penyakit  sampai  gejala  yang  spesifik  pada  hama  dan penyakit yang sesuai. Algoritma BFS dalam pohon keputusan gambar 5, yaitu :
• Node  awal  (G1)  akan  mengunjungi  node  yang bertetangga (G2, G11, G5, dan G7).
• Dari  node  (G2,  G11,G5,  dan  G7)  akan  mengunjungi node yang bertetangga (G3, G9, G12, G14, G6, G10, G8, dan G13)
• Hingga  setiap  node  terakhir  telah  di  kunjungi  semua (G4, G19, G17, G15, G21, G18, G20, dan G16)
Hasil  tampilan  apliaski  setelah  dijalankan  dengan  kode program  yang  dibuat  memiliki  tampilan  yang  menampilkan data  gejala  dan  pilihan  nilai  keyakinan  bagi  user  untuk menentukan nilai keyakinan yang akan di berikan oleh user.
Gambar. 7. Tampilan Metode BFS

## G. Metode Certainty Factor
Metode  CF  (Certainty  Factor)  adalah  metode  dimana untuk    mengakomodasi  ketidakpastian    pemikiran  (inexact reasoning)  seorang pakar.  Dalam penerapannya di butuhkan beberapa data yang akan membatu proses perhitungan metode CF  agar  bekerja  dengan  baik.  Proses  perhitungan  CF memerlukan beberapa  rule untuk memetakan gejala yang  di alami tanaman kakao.
Memerlukan beberapa rule untuk memetakan gejala yang di alami tanaman kakao. Tabel V merupakan hasil wawancara yang didapatkan dari pakar hama dan penyakit tanaman kakao pada  Puslit  Koka  yang  sering  terjadi.  CF  rule  di  gunakan sebagai  diagnosis  penentuan  dan  pombonotan  nilai  pada metode CF.
TABEL V. T ABEL CF RULES SETIAP HAMA DAN PENYAKIT .
No CF Rulers Nama Hama Atau Penyakit 1. IF G1 AND G2 AND G3 IF G1 AND G2 AND G3 OR G4 P1 (Penggerek Buah) 2. IF G1 AND G2 AND G9 IF G1 AND G2 AND G9 OR G19 P5 (Busuk Buah) 3. IF G1 AND G11 AND G12 IF G1 AND G11 AND G12 OR G17 P7 (VSD) 4. IF G1 AND G11 AND G14 IF G1 AND G11 AND G14 OR G15 P4 (Jamur Upas) 5. IF G1 AND G5 AND G6 IF G1 AND G5 AND G6 OR G21 P2 (Penggerek Batang) 6. IF G1 AND G5 AND G10 IF G1 AND G5 AND G10 OR G18 P6 (Kangker Batang) 7. IF G1 AND G7 AND
G8
IF G1 AND G7 AND G8 OR G20
P3 (Kepik) 8. IF G1 AND G7 AND
G13
IF G1 AND G7 AND G13 OR G16 P8 (Colletorichum)
Proses  perhitungan  CF  dengan  nilai  yang  di  masukkan user  yang  telah  memasukkan  nilai  keyakinan  dari  user berdasarkan  gejala  yang  ada  pada  tanaman.  Tabel  VI berisiskan kode gejala, nama gejala, tingkat keyakinan yang di isikan user, dan nilai CF user yang didapat pada Tabel IV.

## TABEL VI. T ABEL NILAI KEYAKINAN YANG DIMASUKKAN USER
Kode Gejala Nama Gejala Tingkat Keyakinan CF user G1 TERDAPAT BERCAK PADA BAGIAN TANAMAN. Hampir Tidak Yakin -0.40 G2 BUAH BUSUK Tidak Tahu 0.00 G11 DAUN MENGUNING Kurang Yakin -0.20
G5 KONDISI BATANG BASAH ATAU TERDAPAT BUIH Hampir Yakin 0.20 G7 TERDAPAT BERCAK BERWANA COKLAT DAN CEKUNG Yakin 0.40 G3 BIJI BUAH SALING MELEKAT Sangat Yakin 0.60 G9 TIMBUL LAPISAN PUTIH SEPERTI TEPUNG Tidak Yakin -0.60 G12 RANTING TANPA DAUN (OMPONG) Yakin 0.40 G14 PADA RANTING/CABANG TERDAPAT BENANG – BENANG TIPIS SEPERTI SARANG LABA – LABA Tidak Tahu 0.00 G6 TERDAPAT LUBANG BEKAS GEREKAN Tidak Yakin -0.60 G10 TERDAPAT CAIRAN KEMERAHAN SEPERTI KARAT Hampir Tidak Yakin -0.40 G8 TERDAPAT BERCAK/TITIK KEHITAMAN PADA BUAH TUA Kurang Yakin -0.20 G13 BUAH MUDA BERBINTIK COKLAT BERLEKUK Hampir Tidak Yakin -0.40 G4 TERDAPAT LUBANG – LUBANG KECIL PADA BUAH Tidak Yakin -0.60 G19 BUAH BERWARNA KEHITAMAN Yakin 0.40 G17 PERMUKAAN KULIT KASAR DAN BELANG Hampir Yakin 0.20 G15 TERDAPAT KERAK BERWARNA SALMON Hampir Yakin 0.20 G21 TERDAPAT LUBANG DAN BEKAS KOTORAN DENGAN SERPIHAN Sangat Yakin 0.60 G18 BATANG BERWARNA GELAP KEHITAMAN Tidak Tahu 0.00 G20 PERMUKAAN KULIT BUAH MUDA RETAK Hampir TIdak Yakin -0.40 G16 DAUN RONTOK TIdak Tahu 0.00
proses perhitungan memiliki beberapa tahapan yang akan di jalani dalam perhitungannya antara lain :
Perhitungan pertama menggunakan nilai CF dari pakar di kalikan dengan nilai keyakinan dari user CF user.
Perhitungan dengan mengkomninasikan niali-nilai yang di dapat rumus pertaman untuk menemukan nilai kombinasi dari nilai  gejala  menurut  rules  yang  di  buat  untuk  menentukan hama dan penyakit tanaman kakao . Tabel VII berisikan kode gejala, nama gejala, CF pakar yang didapat dari Tabel II yang telah  di  tentukan  oleh  pakar,  CF  user  dari  Tabel  VI  yang diisikan oleh user, dan CF kombinasi dari perkalian CF pakar dan CF user.

## TABEL VII. T ABEL RUMUS PERTAMA DALAM PERHITUNGAN
CF Kode Gejala Nama Gejala CF Pakar  CF user
CF kombinasi G1 TERDAPAT BERCAK PADA BAGIAN TANAMAN. 0.20 -0.40 -0.08 G2 BUAH BUSUK 0.20 0.00 0 G3 BIJI BUAH SALING MELEKAT 0.40 0.60 0.24 G4 TERDAPAT LUBANG – LUBANG KECIL PADA BUAH 0.60 -0.60 -0.36 G5 KONDISI BATANG BASAH ATAU TERDAPAT BUIH 0.20 0.20 0.04 G6 TERDAPAT LUBANG BEKAS GEREKAN 0.40 -0.60 -0.24
G7
TERDAPAT BERCAK BERWANA COKLAT DAN CEKUNG 0.20 0.40 0.08 G8 TERDAPAT BERCAK/TITIK KEHITAMAN PADA BUAH TUA 0.40 -0.20 -0.08 G9 TIMBUL LAPISAN PUTIH SEPERTI TEPUNG 0.40 -0.60 -0.24 G10 TERDAPAT CAIRAN KEMERAHAN SEPERTI KARAT 0.40 -0.40 -0.16 G11 DAUN MENGUNING 0.20 -0.20 -0.04 G12 RANTING TANPA DAUN (OMPONG) 0.40 0.40 0.16 G13 BUAH MUDA BERBINTIK COKLAT BERLEKUK 0.40 -0.40 -0.16 G14 PADA RANTING/CABANG TERDAPAT BENANG – BENANG TIPIS SEPERTI SARANG LABA – LABA 0.40 0.00 0 G15 TERDAPAT KERAK BERWARNA SALMON 0.60 0.20 0.12 G16 DAUN RONTOK 0.60 0.00 0 G17 PERMUKAAN KULIT KASAR DAN BELANG 0.60 0.20 0.12 G18 BATANG BERWARNA GELAP KEHITAMAN 0.60 0.00 0 G19 BUAH BERWARNA KEHITAMAN 0.60 0.40 0.24 G20 PERMUKAAN KULIT BUAH MUDA RETAK 0.60 -0.40 -0.24 G21 TERDAPAT LUBANG DAN BEKAS KOTORAN DENGAN SERPIHAN 0.60 0.60 0.36
Tabel VII berisikan perhitungan dari 8 hama dan penyakit tanaman kakao yang sering dialami Puslit Koka. Setiap tabel hama dan penyakit terdapat kode gejala yang di dapat dari CF
rule di Tabel V, CF kombinasi yang di dapat dari Tabel VII, dan  terdapat  Perhitungan  dari  metode  CF  dengan  nilai  CF kombinasi.
TABEL VIII. T ABEL PERHITUNGAN KE - DUA DAN KE - TIGA CF

## Penggerek(Buah)

## CF kombinasi
Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.08 G2 0 Cfold,CF3 0.1792 G3 0.24 Cfold,CF4 -0.11629 G4 -0.36 CF 11.63% Buah Busuk CF kombinasi Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.08 G2 0 Cfold,CF3 -0.3392 G9 -0.24 Cfold,CF4 -0.01779 G19 0.24 CF 1.78% VSD CF kombinasi Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.1232 G11 -0.04 Cfold,CF3 0.056512 G12 0.16 Cfold,CF4 0.169731 G17 0.12 CF 16.97%
Jamur Upas

## CF kombinasi
Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.1232 G11 -0.04 Cfold,CF3 -0.1232 G14 0 Cfold,CF4 0.011584 G15 0.12 CF 1.16%

## Penggerek Batang

## CF kombinasi
Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.0368 G5 0.04 Cfold,CF 3 -0.28563 G6 -0.24 Cfold,CF 4 0.17719 6 G21 0.36 CF 17.72%
Kangker Batang

## CF kombinasi
Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 -0.0368 G5 0.04 Cfold,CF 3 -0.20269 G10 -0.16 Cfold,CF 4 -0.20269 G18 0 CF 20.27%

## Kepik

## CF kombinasi
Kode Gejala CF kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 0.0064 G7 0.08 Cfold,CF 3 -0.07309 G8 -0.08 Cfold,CF 4 -0.33063 G20 -0.24 CF 33.06% Collectorichum

## CF kombinasi
Kode Gejala CF Kombinasi Perhitungan CF G1 -0.08 CF1,CF2 0.0064 G7 0.08 Cfold,CF 3 -0.15258 G13 -0.16 Cfold,CF 4 -0.15258 G16 0 CF 15.26%
Hasil  yang  di  berikan  dari  perhitungan  melalui CF(Certainty Factor) akan di tampilkan dalam halaman hasil yang  akan  memberikan  tampilan  prosentase  dan  naman penyakit  atau  hama  yang  kemungkinan  besar  ada  pada tanaman kakao tersebut menurut identifikasi dari pertanyaan yang di berikan.
Gambar. 9. Tampilan Metode CF
Berdasarkan  penelitian  [4]  metodde  BFS  sesaui  dengan hasil  yang  di  harapkan  dan  algoritma  yang  diinginkan. Sedangkan  pada  metode  Certainty  factor  menurut  [6] memberikan perhitungan dan nilai dari keyakinan user sesauai yang diinginkan.

## H. Pengujian Sistem dan Analisa data
Pengujian  sistem  dan  analisa  hasil  dilakukan  untuk menguji kelayakan sistem yang telah dibuat sesuai dengan apa yang di butuhkan dan dapat menjadi solusi dari masalah yang telah  di  rumuskan.  Proses  pengujian  menggunakan  metode black  box  yang  mengamati  hasil  eksekusi  data  uji  dan memeriksa setiap fungsionalitas dari perangkat lunak.
Pengujian dalam bentuk blackbox yang di ujikan dengan pembuatan quisioner di google form untuk pengguna aplikasi.
Gambar. 10.
Diagram grafik pertanyaan pertama
Menunjukakan grafik pengujian tentang fitur dan tampilan home apakah sudah sesuai dengan apa yang di inginkan dari develop ke pengguna aplikasi. Realisasi yang di harapkan dari develop ke user dalam fitur ini dapat menampilkan setiap fitur yang ada.
Gambar. 11.

## Diagram grafik pertanyaan ke-2
Menunjukakan grafik pengujian tentang fitur dan tampilan artikel apakah sudah sesuai dengan apa yang di inginkan dari develop ke pengguna aplikasi. Realisasi yang di harapkan dari develop ke user dalam fitur ini dapat menampilkan beberapa artikel yang ada di dalam aplikasi.
Gambar. 12. Diagram grafik pertanyaan ke-3
Menunjukakan grafik pengujian tentang fitur dan tampilan home apakah sudah sesuai dengan apa yang di inginkan dari develop ke pengguna aplikasi. Realisasi yang di harapkan dari develop ke user dalam fitur ini dapat berpindah dari halaman awal dan menampilkan gejala yang ada.
Gambar. 13. Diagram grafik pertanyaan ke-4
Menunjukakan grafik pengujian tentang fitur dan tampilan home apakah sudah sesuai dengan apa yang di inginkan dari
develop ke pengguna aplikasi. Realisasi yang di harapkan dari develop  ke user dalam fitur ini dapat  menampilkan visi  dan misi aplikasi.
Gambar. 14. Diagram grafik pertanyaan ke-5
Menunjukakan grafik pengujian tentang fitur dan tampilan home apakah sudah sesuai dengan apa yang di inginkan dari develop ke pengguna aplikasi. Realisasi yang di harapkan dari develop ke user dalam fitur ini dapat menampilkan hasil dari perhitungan  menurut    tingkat  keyakinan  user  yang  telah  di pilih.
KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  di  atas  tentang  media  alternative bagi pengganti kepakaran menggunakan identifikasi pertanyaan  agar  membantu  pengguna  aplikasi  lebih  mudah mengidentifikasi  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  kakao. Dalam  penelitian  ini  telah  di  buat  aplikasi:  Sistem  pakar identifikasi  hama  dan  penyakit  pada  tumbuhan  kakao menggunakan  metode    BFS( Breadth  First  Search )    dan Certainty Factor berbasis android untuk memudahkan dalam proses identifikasi hama dan penyakit tanaman kakao. Metode yang  digunakan  guna  pengembangan  sistem  menggunakan BFS( Breadth  First  Search ) v dan v CF( Certainty  Factor ). Metode  BFS( Breadth  First  Search )  sebagai  metode pengurutan  gejala  yang  akan  di  tanyakan  kepada  pengguna aplikasi dimulai dari gejala yang umum di temukan saat taman terkena  gejala  hama  dan  penyakit.  Metode  CF( Certainty Factor ) sebagai metode perhitungan dari nilai keyakinan dari pengguna aplikasi dengan nilai dari pakar untuk menghasilkan diagnosis penyakit berdasarkan hasil dari gejala yang di alami oleh tanaman.

## REFERENSI
[1] Nauly, D., Daris, E., & Nuhung, I. A. 2014. Daya saing ekspor kakao olahan Indonesia. AGRIBUSINESS JOURNAL, 8(1), 15-28.
[2] 2014.  Panduan  Pelatihan  (Panduan  Fasilitator  Utama  Training  Of Master Fasilitator).
Jember: Edisi Indonesia.
[3] Wahyudi,  T.  T.R.  Pangabean  &  Pujianto,  2008.  Panduan  Lengkap Kakao,  Manajemen  Agribisnis  dari  Hulu  Hingga  Hilir.  Jakarta  : Penebar Swadaya.
[4] Rianty, Gea Ayu, and Taufiq Taufiq. "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman  Kakao  Dengan  Metode  Breadth  First  Search." Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer 12.1 (2017).
[5] Nurdin  ,  Muhammad  Hutomi  ,  Mukti  Qamal  ,  Bustami.  “Sistem Pengecekan  Toko  Online  Asli  atau  Dropship  pada  Shopee Menggunakan Algoritma Breadth First Search.” Jurnal  Resti Vol . 4 No. 6 (2020) 1117 –1123.
[6] Alim,  Syahirul,  Peni  Puji  Lestari,  and  Rusliyawati  Rusliyawati. "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Pada  Kelompok  Tani  Pt  Olam  Indonesia (Cocoa)  Cabang  Lampung." Jurnal  Data  Mining  Dan  Sistem Informasi 1.1 (2020): 26-31.
[7] H.  Sulistiani  and  K.  Muladi,  "Penerapan  Metode  Certainly  Factor dalam  Mendeteksi  Penyakit  Tanaman  Karet,"  Jurnal  Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, vol. 15, no. 1, pp. 51-59, 2018.
[8] Nugraha, D. C., Nugraha, D. C., & Nugraha, D. A. 2010. Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Lele Berbasis Web dengan Metode Forward dan Backward
Chaining (Doctoral dissertation, Universitas Kanjuruhan Malang).
[9] Rosdiana, Siti. 2019. Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kopi  Menggunakan  Metode  Breadth  First  Search  (Bfs) Berbasis Web. [Skripsi]. Bandar Lampung  (ID).  Universitas Lampung.
[10] Zai,    D,    Budiati,    H,    dan    Berutu,    S.S.    2016.    Simulasi    Rute Terpendek  Lokasi Pariwisata  Dengan  Metode  Breadth  First  Search dan  Tabu  Search. Jurnal InFact.Vol. 1, No. 2: 30-41.
[11] Indrawaty,  Y,  Hermana,  A.N,  dan  Rinanto,  V.S.  2011. Simulasi Pergerakan Langkah    Kuda    Menggunakan    Metode Breadth    First Search. Media Informatika. 2 (3): 1-7.
[12] Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi.
[13] Hartati,  S.  & Iswanti,  S. 2013.  Sistem Pakar  dan  Pengembangannya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[14] Turban,   Efrain.   2005. Decision   Support   System   and   Inteligence System. Yogyakarta: Andi.
[15] Sutherland, J., & Schwaber, K. (2013). The scrum guide. The definitive guide to scrum: The rules of the game. Scrum. org, 268, 19.
[16] Nidhra,  S  dan  Dondeti,  J.  2012.  Black  box  and  White  Box  Testing Techniques=A  Literature        Review.  International        Journal        of Embedded    System    and Applications(IJESA). Vol.2, No.2 : 8-9.