## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN BAWANG DENGAN MENGGUNAKAN CERTAINTY FACTOR
Zhella Ley Kharismatara 1) , Afif Ma'ruf SW 2)
1) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta, Indonesia email : Zhella.21@amikom.ac.id 1 ) , Afifmarufsw@gmail.com 2

## Abstraksi
Bawang merupakan jenis tanaman umbi. Di Indonesia,bawang menjadi sebuah kebutuhan dalam memasak. Tanaman bawang  adalah  jenis  tanaman  hortikultura  yang  telah  dibudidayakan.  Tetapi,  jika  dilihat  dari  hasil  panen  masih belum memuaskan. Itu dikarenakan berbagai faktor, seperti teknik budidaya, kondisi lingkungan dan hama penyakit. Dari ketiga faktor, yang paling bermasalah adalah hama dan penyakit. Masalahnya sering ditemui petani minim akan pengetahuan  mengenai  penyakit  pada  tanaman,  ditambah  keterbatasan  ahli  menjadi  kendala  bagi  petani  yang melakukan  konsultasi  untuk  menyelesaikan  masalah  dan  mendapatkan  solusi.  Pada  diagnosa  penyakit  tanaman bawang,  peneliti  memerlukan  data  berupa  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  tanaman.  Sehingga,  diperlukan pendiagnosaan terhadap hama dan penyakit tanaman bawang. Tujuan peneliti adalah menghasilkan perangkat lunak dengan  menggunakan  Certainty  Factor  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  tanaman  bawang.  Diharapkan  sistem pakar simulasi diagnosa hama dan penyakit tanaman bawang dibuat sebagai sarana konsultasi, sarana belajar pada instansi dan digunakan sebagai alat untuk mendiagnosa dan mensosialisasikan jenis hama dan penyakit.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Bawang, Certainty Factor

## Abstract
Onion is a type of tuber plant. In Indonesia, onions are a necessity in cooking. Onion plants are a type of horticultural crops that have been cultivated. However, when viewed from the harvest is still not satisfactory. That's because of various factors, such as cultivation techniques, environmental conditions and disease pests. Of the three factors, the most problematic are pests and diseases. The problem is often encountered by farmers with minimal knowledge about diseases  in  plants,  plus  experts  to  divert  the  attention  of  farmers  who  do  consultations  to  solve  problems  and  get solutions. At the time of diagnosis of onion plant diseases, researchers asked for data in the form of facts presented by plants. Needed, diagnosis of disease and onion plants is required. The aim of the researchers is to produce software using the Certainty Factor that can diagnose onion plant diseases. It is hoped that the expert system for simulating the diagnosis of pests and diseases of onion plants will be made as a means of consultation, a means of learning at the agency and used as a tool to diagnose and socialize the types of pests and diseases.
Keywords : Expert System, Onions, Certainty Factor
1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Konsultasi  apabila  dilakukan  oleh  orang yang  memiliki  kemampuan  pada  bidangnya  akan mempermudah kita dalam menyelesaikan pekerjaan, jawaban, hingga solusi terbaiknya. Sehingga jawaban dari seorang ahli akan sangatlah dipercaya dan dapat dipertanggungjawabkan  dengan  sangat  baik  karena sudah pasti ia akan menguasai bidangnya. Bagi petani bawang,  meskipun  mereka  telah  berada  pada bidangnya  selama  bertahun-tahun,  akan  tetapi terkadang  pasti  mendapatkan  kendala  pada  bidang ilmu  pengetahuan,  baik  dari  permasalahan,  hingga
teknik  budidaya  yang  akan  dilakukan  bersama dengan ahli tersebut.
Bawang  merah  adalah  tanaman  yang  kini menjadi bumbu masakan yang awalnya berawal dari wilayah timur tengah dan dilakukan pembudidayaan di wilayah dingin, subtropis dan tropis. Umbi bawang dapat pula dimakan mentah, menjadi bumbu masak, dan obat tradisional. Karena memiliki nilai ekonomi yang  tinggi,  maka  banyak  pengusahaan  budidaya bawang merah yang telah menyebar di hampir semua provinsi di Indonesia.  [1]
Dengan  meningkatnya  penduduk  membuat kebutuhan bawang menjadi meningkat dan produksi yang  menjadi  semakin  sedikit  karena  semakin berkurangnya  petani.  Gagal  panen  pun  menjadi
masalah karena tidak dapat diprediksi dan  membuat petani  menjadi  rugi.  Penyebab  gagal  panen  pun menjadi  masalah  karena  baik  antara  petani  dan penjual obat terkadang tidak dapat menjual obat yang tepat,  sehingga  terkadang  tidak  dapat  dihindari. Untuk mengidentifikasi hal tersebut, maka sekiranya diperlukan  sebuah  rancangan  aplikasi  yang  mampu melakukan  Analisa  dari  jenis  penyakit  apa  yang dimiliki oleh tanaman bawang secara tepat dan tepat.
Pada penelitian ini selanjutnya menggunakan  faktor  kepastian  atau certainty  factor yang  pada  metode  ini  akan  menggunakan  nilai kepercayaan  atau  measure  of  belief  dan  nilai ketidakpercayaan  pada  sebuah  gejala  yang  akan membentuk  nilai  CF  sebagai  tolak  ukur  terhadap besaran  nilai  yang  terdapat  pada  akhir  diagnose. Semakin  besar  nilai  CF  akan  semakin  besar  pula peluang penyakit.
G. Salsabila, R. Arafiyah, dan F. H. Indiyah dalam  penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar Diagnosa  Demam  Berdarah  Dengue  Menggunakan Metode Certainty  Factor ”, certainty  factor adalah sebuah  nilai  kepercayaan  atau  keyakinan  seorang pakar  mengenai  sebuah  data  atau  informasi  dengan nilai maksimum +1 (sangat yakin) dan nilai minimum -1 (sangat tidak yakin) [2].
A.  P.  Kusuma  dan  A.  Sugiarto  dalam penelitian  yang  berjudul  “Perancangan  dan Implementasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Pertolongan Pertama Penyakit Akibat Gigitan
Nyamuk
Menggunakan  Metode Certainty  Factor Berbasis Android”, certainty factor digunakan untuk membuktikan sesuatu, apakah sebuah kasus tersebut berupa  fakta  atau  tidak  pasti  yang  berbentuk  metric yang biasanya digunakan dalam sebuah sistem pakar [3].
M.  F.  Rosi  dan  B.  H.  Prakoso  pada penelitian  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan Metode Certainty  Factor ”,  kelebihan  dari  metode Certainty Factor adalah mengukur sesuatu yang pasti atau  tidak  pasti  dalam  pengambilan  keputusan  pada sistem pakar diagnosa penyakit [4].
Untuk itu, dengan adanya aplikasi diagnosa penyakit pada tanaman bawang dengan menggunakan CF akan membantu para petani dalam mengetahui  penyakit  pada  tanaman  bawang  agar dapat diberi obat tanaman.

## 1.2 Landasan Teori

## 1.2.1 Definisi Sistem Pakar
Menurut  buku  “Sistem  Pakar:  Konsep  dan Teori”, Rika Rosnelly dari Universitas Potensi Utama (2012),  Sistem  Pakar  merupakan  sistem  pada komputer yang ditujukan untuk meniru segala aspek atau emulates kemampuan  pengambilan  keputusan atau decision making dari seorang pakar  [5]

## 1.2.2 Definisi Certainty Factor
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Tuswanto dan Abdul Fadhlil dari Universitas Ahmad Dahlan  (2013), Certainty  Factor merupakan  sebuah ukuran  kepastian  terhadap  sebuah  fakta  atau  aturan [6].
Rumus dasar CF [7] :
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) : ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E): ukuran kenaikan ketidakpercayaan ( measure of increased disbelief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

## 2. Metode Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penyusunan laporan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  dengan menggunakan  metode Expert  System  Development Life  Cycle (ESDLC)  [8],  berikut  ini  adalah tahapannya :

## Gambar 1. Metode Penelitian ESDLC
1. Tahap Penilaian ( Assessment ) a. Mendefinisikan masalah
b. Mendefinisikan  tujuan  umum  dan ruang lingkup dari sistem
c. Memverifikasi kesesuaian Sistem Pakar dengan masalah
2. Tahap  Akuisisi  Pengetahuan (KnowLedge Acquisition )
a. Menentukan sumber pengetahuan
b. Mendapatkan pengetahuan yang berhubungan  dengan  masalah  yang akan dibahas
c. Melakukan pertemuan dengan pakar
3. Tahap Perancangan ( Design )
a. Membangun konsep desain
b. Menentukan strategi pengembangan
c. Memilih  bahasa  pemrograman  yang digunakan
4. Tahap Pengujian ( Testing )
a. Melakukan pengujian dan memodifikasi pengetahuan sistem
5. Tahap Dokumentasi ( Documentation ) a. Membuatkan diagram dan user dictionary  dalam  sebuah  dokumen yang berguna bagi user
6. Tahap Pemeliharaan ( Maintenance ) a. Melakukan  perawatan  atau  pemeliharaan terhadap sistem yang telah dibuat.
3. Pembahasan

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data terhadap gejala dari hama dan penyakit pada tanaman bawang.
Tabel 3.1 Penyakit Kode Penyakit Penyakit P01 Bercak Ungu P02 Lanas P03 Lalat Penggorok Daun P04 Embun Bulu P05 Moler Tabel 3.2 Gejala Kode Gejala Gejala G01 Ujung daun berwarna hijau pucat G02 Daun menjadi transparan G03 Ulat makan bagian dalam daun G04 Ujung daun mengering G05 Terdapat infeksi pada umbi dan berwarna coklat
G06 Batang daun berwarna kuning G07 Tanaman mati mendadak G08 Adanya ulat dengan panjang +25mm
G09 Daun menguning dan terpelintir layu G10 Terlihat pembusukan pada umbi dimulai pangkal atau akar
G11 Daun menjadi busuk G12 Timbul bercak putih pada daun pusat berwarna ungu Kode Gejala Gejala G13 Ujung daun mengering bahkan dapat patah G14
Terbentuk lekukan ke dalam, berlubang dan patah G15 Pertumbuhan yang kurang maksimal karena bagian akar membusuk G16 Tanaman kurus kekuningan dan busuk bagian pangkal
G17 Terdapat bercak putih pada daun Tabel 3.3 Relasi Gejala P01 P02 P03 P04 P05 G01 √ G02 √ G03 √ G04 √ G05 √ G06 √ G07 √ √ G08 G09 √ G10 √ G11 √ G12 √ G13 √ G14 √ G15 √ G16 √ G17 √

## 3.2 Melakukan Perhitungan Algoritma
Perhitungan  algoritma  yang  digunakan adalah  dengan  metode Certainty  factor (CF)  yaitu nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukkan besarnya kepercayaan. Berikut perhitungan manual yang dilakukan :
Dalam aplikasi yang dicentang atau gejala yang pilih adalah gejala G1, G4, G5, dan G6. Sehingga terdapat tabel relasi di bawah :
Tabel 3.4 Relasi Kode Penyakit Moler Embun Bulu MB MD MB MD G1 0,7 0,2 G4 0,7 0,4 G5 0,8 0,1 G6 0,7 0,1
Karena  terdapat  adanya  2  jenis  penyakit  maka perhitungannya adalah :
1. Penyakit Moler
Terdapat 1 gejala = G4 Karena gejalanya hanya 1 maka langsung dimasukan ke rumus yang ada : Mbbaru = 0.7 Mdbaru = 0.4 Cf = mb – md = 0.7 – 0,4 = 0.3
2. Embun Bulu Terdapat 3 gejala = G1, G5 dan G6 Karena ada 3 gejala yang ada maka ada 3 tahap dalam perhitungan
Tahap 1: Mbbaru = 0.7 Mdbaru = 0.2 Cf = Mb – Md = 0.5 Tahap 2: Mbbaru = 0.8 Mdbaru = 0.1
Mb = Mblama + Mbbaru * (1 – Mblama) = 0.7 + 0.8 * (1 – 0.7) = 0.7 + 0.8 * 0.3 = 0.7 + 0.24 = 0,94
Md = Mdlama + Mdbaru * (1 – Mdlama) = 0.2 + 0.1 * (1 – 0.2) = 0.2 + 0.1 * 0.8
= 0.2 + 0.08 = 0,28 CF = Mb – Md = 0,94 – 0,28 = 0.66 Tahap 3: Mbbaru = 0.7
Mdbaru = 0.1
Mb = Mblama + Mbbaru * (1 – Mblama) = 0.7 + 0.7 * (1 – 0.7) = 0.7 + 0.7 * 0.3 = 0.7 + 0.21 = 0,91
Md = Mdlama + Mdbaru * (1 – Mdlama) = 0.2 + 0.1 * (1 – 0.2) = 0.2 + 0.1 * 0.8
= 0.2 + 0.08
= 0,28 CF = Mb – Md = 0,91 – 0,28 = 0.63
Kesimpulan :
Jadi,  penyakit  yang  terjadi  pada  tanaman  tersebut dengan  diinputkannya  beberapa  gejala  yang  terjadi adalah penyakit Embun Bulu dengan nilai CF = 0.66

## 3.3 Validasi
Validasi  merupakan  tindakan  pembuktian  dengan cara  menyajikan  hasil  perbandingan  semua  output
ketika dijalankan oleh sistem dengan rule dari pakar, apakah  sesuai  atau  tidak.  Hitung  prosentasenya dengan rumus :
Validasi:
17/22 × 100% = 77,27%
Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  sistem pakar ini cukup baik dalam tingkat akurasinya dengan diagnosis pakar sebesar 77,27 %
4. Penutup
4.1

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  pada tanaman  bawang  dapat  diterima  pada masyarakat atau petani
2. Dengan  adanya  sistem  pakar  Diagnosa Penyakit  pada  tanaman  bawang  akan mempermudah  petani  atau  masyarakat mengetahui penyakit pada tanaman bawang.
3. Metode  yang  digunakan certainty  factor dikarenakan metode ini cocok dipakai dalam sistem  pakar  untuk  mengukur  sesuatu apakah  pasti  atau  tidak  pasti  dalam mendiagnosis penyakit.

## 4.2 Saran
Untuk  saat  ini  aplikasi  hanya  dapat  mendeteksi penyakit  pada  bawang  merah,sehingga  kedepannya diharapkan  sistem  pakar  ini  dapat  juga  digunakan untuk mendiagnosis penyakit pada bawang putih.

## Daftar Pustaka
[1]  N.  Sumarni  and  A.  Hidayat,  Budidaya  Bawang Merah,  Bandung:  Balai  Penelitian  Tanaman Sayuran, 2005.
[2]  G.  Salsabila  and  F.  H.  Indiyah,  "Sistem  Pakar Diagnosa Demam Berdarah Dengue Menggunakan Metode Certainty Factor," J-Koma: Jurnal Ilmu Komputer dan Aplikasi, vol. 1, no. 1, 2020.
[3]  A. P. Kusuma and A. Sugiarto, "Perancangan Dan Implementasi Sistem Pakar Diagnosis
Pertolongan  Pertama  Penyakit  Akibat  Gigitan Nyamuk  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Android," Jurnal Teknika, vol. 12, no. 1, pp. 27-31, 2020.
[4]  M.  F.  Rosi  and  B.  H.  Prakoso,  "Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah Menggunakan  Metode  Certainty  Factor," BIOS: Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Rekayasa Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 20-27, 2020.
[5]  R.  Rosnelly,  Sistem  Pakar:  Konsep  dan  Teori, Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2012.
[6]  Tuswanto  and  A.  Fadlil,  "Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Bawang  Merah  Menggunakan  Certainty  Factor," Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 21-31, 2013.
[7]  A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon  and  A.  W.  Widodo, "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan  Metode  Certainty  Factor," Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Komputer, vol. 2, no. 5, pp. 2127-2134, 2018.
[8]  M.  Fajrin  and  D.  Destiani,  "Perancangan  Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kanker Mulut," Jurnal Algoritma, vol. 12, no. 2, pp. 192-198, 2015.