## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 1, No. 1, Maret 2020, hlm. 20-27 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Certainty Factor
Mohammad Fathor Rosi 1 , Bakhtiyar Hadi Prakoso 2
1 Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, mfatho@email.com
2 Jurusan Kesehatan, Politeknik Negeri Jember, bakhtiyar.hp@polije.ac.id
Keywords: ABSTRACT Expert System Certainty Factor Third Keyword The lack of knowledge of farmers and the unequal counseling about onion disease from experts is a strong reason for the difficulty of overcoming or immediately treated diseases  of  onions,  for  this  requires  early  diagnosis  of  disease  onion  plants.  This research uses the Certainty Factor method. This method uses the certainty of an expert on  the  symptoms  of  each  disease.  By  determining  the  value  of  MB  (Measure  of Believe) as the level of confidence in the hypothesis and MD (Measure of Disbelieve) the level of distrust of the hypothesis. After using the Certainty Factor formula, the value of each disease will be generated from the new symptoms owned by using the highest value of each disease, so that is the result of disease diagnosis in shallots. This study uses as many as 35 data as testing and from these data obtained an accuracy value of 85.71% Kata Kunci ABSTRAK Sistem pakar Certainty Factor Red Onion Kurangnya  pengetahuan  petani  dan  belum  meratanya  penyuluhan  tentang penyakit bawang merah dari pakar menjadi alasan kuat sulitnya mengatasi atau segera ditangani  penyakit  pada  bawang  merah,  untuk  itu  diperlukan  pendiagnosisan  awal terhadap  penyakit  tanaman  bawang  merah.  Penelitian  ini  menggunakan  metode metode Certainty  Factor. Metode  ini  menggunakan  kepastian  dari  seorang  pakar terhadap  gejala-gejala  setiap  penyakit.  Dengan  menentukan  nilai  MB (Measure  of Believe) sebagai  tingkat  kepercayaan  terhadap  hipotesa  dan  MD (Measure  of Disbelieve) tingkat  ketidak  kepercayaan  terhadap  hipotesa.  Setelah  menggunakan rumus Certainty Factor maka akan dihasilkan nilai pada setiap penyakit dari gejala baru  yang  dimiliki  dengan  menggunakan  nilai  tertinggi  dari  setiap  penyakit  maka itulah  hasil  diagnosa  penyakit  pada  tanaman  bawang  merah.  Penelitian  ini menggunakan sebanyak 35 data sebagai pengujianya dan dari data tersebut diperoleh nilai akurasi sebesar 85,71 %

## Korespondensi Penulis:
Bakhtiyar Hadi Prakoso, Politeknik Negeri Jember, Jl. Mastrip No 164 Jember Telepon : +62 822 5719 7272 Email: bakhtiyar.hp@polije.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Bawang merah (Allium ascalonicum Linn .) merupakan salah satu komoditas sayuran yang potensial untuk dikembangkan di Indonesia. Bawang merah termasuk sayuran yang multiguna yang dimanfaatkan sebagai rempah- rempah pelengkap bumbu masak, bahan untuk industri makanan dan dipakai sebagai obat tradisional (Putrasamedja, 1996).  Beberapa  kendala  produksi  bawang  merah  diantaranya  masih  tingginya  intensitas  serangan  penyakit, ketersediaan  benih  bermutu  belum  mencukupi  secara  tepat,  belum  tersedia  varietas  unggul  yang  tahan  terhadap penyakit utama, penerapan teknik budidaya yang baik belum dilakukan secara optimal, kelembagaan petani belum dapat menjadi pendukung usaha tani, skala usaha relatif masih kecil akibat sempitnya kepemilikan lahan dan lemahnya permodalan [1]. Para petani bawang merah mengeluhkan bahwa banyaknya  penyakit yang menyerang bawang merah menjadi  penyebab  menurunnya  penghasilan  bawang  merah.  Kurangnya  pengetahuan  petani  dan  belum  meratanya

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
penyuluhan tentang penyakit bawang merah dari pakar menjadi alasan kuat sulitnya mengatasi atau segera ditangani penyakit pada bawang merah, untuk itu diperlukan pendiagnosisan awal terhadap penyakit tanaman bawang merah.
Certainty Factor adalah ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan [2]. Certainty Factor memberikan suatu  konsep Measure  of  Believe (MB)  adalah  keyakinan  hipotesis  yang  dipengaruhi  oleh  gejala  dan Measure  of Disbelieve (MD) adalah ketidakyakinan hipotesa yang dipengaruhi oleh gejala. Metode ini mengukur pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosa penyakit sebagai salah satu contohnya. Banyak sekali implementasi dari Certainty Factor dalam sistem pendukung keputusan, diantaranya adalah sistem pendukung keputusan untuk mendiagnosa penyakit osteporosis  [3].  Selain  itu  dalam  bidang  kesehatan,  juga  untuk  mendiagnosa  penyakit  THT  [4].  Dalam  bidang pertanian, certainty  factor dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  hama  pada  penyakit  tebu  [5].  Pada  penelitian  yang dilakukan oleh Alfan certainty factor digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman apel [6]. Dari beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  certainty  factor  dapat  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan. Kelebihan dari metode CF adalah dapat mengukur sesuatu yang pasti atau tidak pasti dalam pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa penyakit Dengan dasar tersebut, pada penelitian ini mencoba membahas implementasi metode certainty factor dalam membantu mendiagnosa penyakit pada tanaman bawang merah.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk menyelesaikan penelitian ini terdapat tahapan atau langkah yang harus diselesaikan. Adapun langkah- langkah penyelesaian ini dapat dijelaskan pada gambar 1:

## Gambar 1. Blok Diagram Tahapan Penelitan
Pengumpulan  data  dengan  cara  mengumpulkan  bahan-bahan  referensi  jurnal,paper,buku  dan  wawancara  kepada narasumber yang terkait dengan judul penelitian, guna melengkapi pengetahuan dasar, mempelajari dan memahami teory tentang Certainty Factor. Data  didapatkan melalui para petani bawang merah yang di Kabupaten Bondowoso. Langkah selanjutnya yaitu membangun desain sistem dan mengimplementasikan metode Certainty Factor dengan menentukan nilai MB dan MD dari tiap gejala. Lalu dilanjutkan dengan menghitung nilai CF. Untuk menilai apakah sistem yang telah dibuat telah akurat atau sebalikannya dilakukan dengan mengukur tingkat akurasi. Langkah yang terakhir berupa analisa, pada langkah ini akan dilakukan penarikan kesimpulan dari penelitian yang dilakukan

## 2.1. Penyediaan Data
Data penyakit tanaman bawang merah yang dibuat sebagai acuan adalah data yang didapatkan dari pengambilan petani di daerah kemuning-Bondowoso. Selain data yang berasal dari para petani data juga didapatkan dari pakar. Referensi pakar didapatkan dari hasil wawancara dengan dosen pakar fakultas pertanian. Dari hasil wawancara dengan pakar didapakatkan data penyakit dan gejalannya. Adapun gejala dan penyakit bawang merah dapat dijelaskan pada tabel 1.

## Tabel 1 Relasi penyakit dan gejala
Kode GEJALA PENYAKIT P1 Bercak ungu P2 Embun buluk P3 Antra knosa P4 Mati pucuk P5 Ngelu mpruk P6 Moler P7 Bercak daun G1 Binti –bintik putih √ √ G2 Bercak daun berwarna putih atau kelabu √ √ G3 Bercak daun berwarna ungu √ √ G4 Bercak hijau √ √ √ G5 Bercak merah keunguan √ √ G6 Bercak daun berwarna choklat √ √ G7 Bercak daun berwarna putih √ √ √ G8 Bercak daun putih kekuningan √ √ √ G9 Daun menguning √ √ √ G10 Layu √ √ √ √ G11 Daun choklat/putih √ √ G12 Daun belang hijaun pucat/kuning √ √ √ G13 Daun kering √ √ √
Pada  tabel  di  atas,  terdapat  relasi  antara  gejala  dan  penyakit.  Setiap  penyakit  memiliki  gejala  yang  ditandai dengan tanda centang. Dikethaui penyakit yang akan menjadi bahan penelitian ini macem 7 penyakit, yaitu bercak ungu,  embun  bulu,  antraknosa,  mati  pucu,  moler,  ngelumpruk,  dan  bercak  daun.  Sedang  kan  gejalanya  terdapat sebanyak 13 gejala.

## 2.2. Penentuan nilai CF gejala
Tahap  awal  yang  harus  dilakukan  adalah  penentuan  nilai  CF  gejala.  Dimulai  dengan  menentukan  nilai Probabilitas hipotesa penyakit yang dipengaruhi oleh gejala P(H|E) dengan menghitung tingkat kemunculan gejala dari  setiap  penyakit  dengan  kode  P  sedangkan  gejala  dengan  kode  G.  Selanjutnya  menentukan  nilai  Probabilitas, fungsinya untuk mengetahui besarnya nilai kemungkinan tiap gejala bisa dimiliki oleh berapa penyakit.yang ketiga adalah  menentukan  nilai  P(H)  tiap  gejala,  yaitu  dengan  cara  masing-masing  setiap  nilai  probabilitas  gejala dibagijumlah gejala yaitu 15. Selanjutnya menghitung nilai MB (Measure of believe) dan MD (Measure of Disbelieve) dengan diperolehnya nilai MB dan MD maka sesuai dengan rumus CF = MB-MD, maka akan diperoleh nilai CF tiap gejala sehingga jika dilakukan perhitungan diagnosa penyakit dihitunglah CF combine dari setiap nilai CF gejala. Maka setelah dilakukan perhitungan CF Combine dari beberapa gejala pada tiap-tiap penyakit, nilai CF combine yang tertinggilah yang menjadi penentuan penyakit tanaman bawang merah yang baru. Adapun rumus metode Certainty Factor sebagai berikut [7]:
𝐶𝐹[𝐻, 𝐸] = 𝑀𝐵[𝐻, 𝐸] − 𝑀𝐷[𝐻, 𝐸] (1)
MB (H|E) = ./0123 𝐻 4 𝐸 5,2(7)9:2(7) ;:2(7|=) (2)
MD (H|E) = .>?123 𝐻 4 𝐸 5,2(7)9:2(7) :2(7) (3) CF Kombinasi (CF1,CF2) = CF1+CF2(1-CF1) (4) CFI+CF2(1+CF1) (𝑪𝑭𝟏C𝑪𝑭𝟐) (𝟏:𝑴𝑰𝑵{|𝑪𝑭𝟏|,|𝑪𝑭𝟐|}) (5)

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer

## Keterangan:
• CF : Certainty Factor (factor kepastian) dalam hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (Evidence) E.  Besarnya CF  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  1.  Nilai  -1  mrnunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan  nilai  1 menunjukkan kepercayaan mutlak.
• MB[H,E] : ukuran kenaikan kepercayaan (measure of beliefe) terhadap hipotesis H yang di pengaruhi oleh gejala E.
• MD[H,E] :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan  ( Measure  of  disbelief )  terhadap  Hipotesis  H  dipengaruhi  oleh gejala E.
• P(H|E) : probabilitas H hipotesa yang di perngaruhi oleh evidence E.
• E : Evidence (peristiwa atau fakta).
• H :Hipotesis (dugaan)
• [7] : probabilitas kebenaran hipotesis H.
Gambar 2. Flowchart Perhitungan Metode Certainty Factor
Gambar 2 merupakan cara menentukan nilai CF penyakit pada tanaman bawang merah yang dilakukan beberapa tahap. Tahapan tersebut terdiri dari 7 proses dan adapula kondisi (seleksi) yang menentukan rumus yang akan dipakai pada perhitungan tersebut.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Sistem  pakar  yang  dikembangkan  harus  diberikan  pengetahuan  dan  penalaran  dari  pengetahuan  yang diadopsi dari pakar. Hal tersebut bertujuan agar sistem pakar yang dibuat dapat memberikan kesimpulan seperti halnya pakar. Dalam penelitian ini pengetahuan yang ditanamkan di aplikasi adalah berupa pengetahuan tentang gejala dan penyakit bawang merah.
Mulai Menentukan data gejala dan penyakit dengan relasinya Menghitung Nilai Probabilitas Hipotesa Penyakit yang dipengaruhi oleh gejala P(H|E) Menghitung Nilai MB (Measure of believe) dan MD (Measure of Disbelieve) Hitung Nilai CF geljala 2 CF2 (Ph,E) = MB2(Ph,E) -MD2(Ph,E) Hitung Nilai CF geljala 1 CF1 (Ph,E)= MB1(Ph,E) -MD1(Ph,E) Nilai keduanya > 0 ? CFcomb = CF1 + CF2 (1-CF1) Nilai Salah satu < 0 ? CFcomb = CF1 + CF2 / 1- min(|CF|,|CF2|) CFcomb = CF1 + CF2 (1 + CF) Ya Nilai CF Penyakit Selesai Ada gejala lain ? Tidak Tidak

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Tampilan Sistem pakar mendiagnosa penyakit tanaman bawang merah dengan metode Certainty Factor dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 3. Halaman awal sistem pakar
Gambar 4. Halaman Diagnosa.
Halaman  Diagnosa  merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh  user  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit tanaman bawang merah yang sudah disediakan berdasarkan gejalanya dan menekan tombol Diagnosa setelah memilih dan  mencentang.  Diharapkan  pengguna  memilih  dan  teliti  ketika  menginputkan  gejala  yang  di  alaminya  sehingga diagnosa  yang  diproses  sistem  akan  mengidentifikasi  diagnosa  penyakitnya  dengan  benar.  Pada  Halaman  hasil diagnosa berdasarkan gejala yang di alaminya. Halaman hasil diagnosa ini menampilkan tampilan secara rinci berupa nilai CF gejalanya pada tiap-tiap penyakit, karena gejala pada tiap-tiap penyakit berbeda. Perbedaan dari nilai CF tiap gejala dipengaruhi karena  penyakit tersebut tidak memiliki gejala itu sendiri.
Gambar 5 Halaman Hasil Diagnosa Pada Gambar 5 menunjukkan tanaman bawang merah terdiagnosa penyakit Bercak unggu. Berdasarkan konsep dari metode yang digunakan yaitu Certainty Factor , akan mendiagnosa penyakit berdasarkan hasil CF kombinasi yang tertinggi. Sehingga diperoleh hasil diagnosa pasien tersebut penyakit Bercak unggu.
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  evaluasi  data  yang  sudah  diketahui  hasil  diagnosisnya Pengujian ini menggunakan data yang di ambil dari petani bawang merah daerah Bondowoso, data es tes [1] berjumlah 35  data.  Pengujian  sistem  berfungsi  untuk  mengetahui  kinerja  sistem  sebagai  tingkat  akurasi  pada  sistem  pakar diagnosa penyakit tanaman bawang merah. Berikut ini adalah keterangan gejalanya.
G1:
Bintik-bintik putih
G2: Bercak daun berwarna putih atau kelabu G3: Bercak daun berwarna unggu G4: Bercak hijau G5: Bercak merah keuunguan G6: Bercak daun berwarna choklat G7: Bercak daun berawaarna putih
G8: Bercak daun berwarna putih keunguan G9: Daun menguning
G10: Layu G11: Daun choklat atau putih
G12: Daun belang hijua pucat atau kuning G13: Daun kering
Tabel 2. Hasil Perbandingan Diagnosa No. Nama Petani Timbul Gejala Diagnosa Pakar Diagnosa Sistem Uji tanimoto distance 1 P1 G10 Embun buluk Embunbuluk,antraknosa,mati pucuk,moler 0,75 2 P2 G1, Bercak unggu Bercak unggu 0 3 P3 G1,G4,G5 Bercak unggu Bercak unggu 0 4 P3 G2,G5,G3 Bercak unggu Bercak unggu,embun bukuk 1 5 P4 G2,G10,G13 Embun buluk Embun bukuk 0 6 P5 G8,G9,G10 Embun buluk Embun buluk 0 7 P6 G8,G10,G13 Embun buluk Embun buluk 0 8 P7 G3,G4,G7 Bercak unggu Bercak unggu 0 10 P8 G6,G7 Antraknosa Antraknosa 0 11 P9 G6,G10 Embun buluk Embun buluk 0 12 P10 G6,G9 Mati pucuk Mati pucuk 0 13 P11 G11,G13, Embun buluk Embun buluk 0
14 P12 G5,G7 Bercak unggu Bercak unggu 0 15 P13 G1,G2,G3,G4,G5 Bercak unggu Bercak unggu 0 16 P14 G5,G6,G7,G8 Antraknosa Antraknosa 0 17 P15 G8,G9,G10,G11 Mati pucuk Mati pucuk 0 18 P16 G11,G12,G13 Ngelumpruk Ngelumpruk 0 19 P17 G8,G11,G13 Moler Moler 0 20 P18 G1,G4,G6 Antraknosa Antraknsa 0 21 P19 G1,G2,G4 Bercak unggu Bercak unggu 0 22 P20 G9,G11,G13 Mati pucuk Mati pucuk 0 23 P21 G10 Embun buluk Embun buluk 0 24 P22 G13 Embun buluk Embun buluk 0 25 P23 G6,G7,G8 Antrknosa Antraknosa 0 26 P24 G8,G12,G13 Moler Moler 0 27 P25 G3,G5 Bercak unggu Bercak unggu, embun buluk 1 28 P26 G9,G10,G11,G12,G12  Ngelumpruk Ngelumpruk 0 29 P27 G1,G9, Bercak daun Bercak daun 0 30 P28 G11,G1 Bercak unggu Bercak unggu 0 31 P29 G5,G10,G13 Embun buluk Embun buluk 0 32 P30 G1 Bercak unggu Bercak unggu,bercak daun 1 33 P31 G2 Bercak unggu Bercak unggu,embun buluk 1 34 P32 G2,G4,G5 Embun buluk Embun buluk 0 35 P33 G4,G10,G15 Embun buluk Embun buluk 0
Untuk menilai ketepatan antara diagnosa pakar pengujian menggunakan tanimoto distance yaitu semakin nilainya mendekati nol maka semakin banyak jumlah total kategori yang berhasil diprediksi secara benar. Diketahui hasil  uji  tanimoto distance terdapat  nilai  0,  0,75  dan  1.  Artinya  semakin  nilai  uji  tanimoto  semakin  kecil  artinya semakin mendekati benar. Pengujian tingkat akurasi yang dimaksud adalah untuk menemukan persentase ketepatan dalam proses pengklasifikasian terhadap data testing yang diuji. Tingkat akurasi dihitung dengan menggunakan rumus [8]:
Akurasi= J LMNOP J NQ x100% (6)
Σ match = jumlah klasifikasi yang benar
Σ TP= jumlah data testing
Akurasi = RS RT x 100%
= 85,71 %
Dari hasil perhitungan uji akurasi diatas, menujukkan hasil akurasi sebesar 85,71% artinya system cukup baik untuk digunakan mendeteksi diagnose penyakitntanaman bawang merah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengukuran  menggunakan  metode Certainty  Factor diketehui  hasil combine tertinggi  pada gejala tiap-tiap penyakit, dari hasil combine tertinngi yang diambil sebagai terdiaganosa gejala itu memiliki penyakit baru, maka dari hasil pengukuran tersubut metode certaity factor dapat diimplementasikan pada sistem pakar diagnosa penyakit tanaman bawang merah.  dari hasi analisa menggunakan 35 data terdapat 5 data yang nilai yang sama, maka dari hasil yang sama dilakukan pengujian menggunakan metode tanimoto distance hasil 0, 0,75, 1, semakin nilainya mendekati  nol  maka  semakin  banyak  jumlah  total  kategori  yang  berhasil  dipredeksi  secara  benar.  Dari  hasil berdasarkan  pengujian  sistem,  dengan  melakukan  perbandingan  hasil  diagnosa  pakar  dan  hasil  diagnosa  sistem diperoleh  akurasi  85,71%.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mengembangkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman bawang merah dengan menambah diagnosa penyakit yang lebih lengkap, diharapakan mennggunakan metode-metode baru yang lebih baik tingkat efisiensi dan akurasinya. Sistem pakar yang dikembangkan disarankan dapat dirancang di platform lainnya, seperti mobile sehingga penerapannya akan menjadi lebih luas dan bisa digunakan oleh setiap orang.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Ucapan terima kasih diperuntukan bagi Universitas Muhammadiyah Jember dan semua pihak yang telah membantu untuk menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] L. Baswarsiati, B. Rosmahani and R. Nusantoro, "Pengkajian Paket Teknik Budidaya Bawang Merah di Luar Musim," in Prosiding Seminar Hasil Penelitian dan / Pengkarjian BPTP Karang Ploso , 1997.
[2]  S. Kusumadewi, Atificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[3]  S. Halim and S. Hansun, "Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis dan Osteoarthritis," Ultima Computing : Jurnal Sistem Komputer, vol. 7, pp. 59-69, 2016.
[4]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil and S. , "Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT," Jurnal Teknik Elektro, vol. 10, no. 1, 2018.
[5]  R. Hariyanto and K. Sa'diyah, "Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor," (JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 3, no. 1, 2018.
[6]  A. H. Permana, R. A. Asmara and R. T. Ariadi , "Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Apel Menggunakan Metode Certainty Factor," JIP, vol. 1, no. 3, 2017.
[7]  Y. Desnelita, K. Rukun and Syahril, "Intelligent Decision Support System Using Certainty Factor Method For Selection Student Carrer," in International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICon EEI 2018) , Batam, 2016.
[8]  S. F. Rodiyansyah and E. Winarko, Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Bandung Menggunakan Naive Bayes Classification, Yogyakarta, 2013.
[9]  S. Putrasamedja and Suwandi, Varieatas Bawang Merah, Lembang Banding, 1996.