Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Halaman 21

## ANALISIS PERBANDINGAN PENERAPAN METODE BAYES DAN CERTAINTY FACTOR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN KAKAO
1 Dirja Nur Ilham, 2 Hardisal, 3 Rudi Arif Candra
1,3 Dosen Teknik Komputer Politeknik Aceh Selatan
2 Dosen Teknik Informatika Politeknik Aceh Selatan Email: 1 dirja@poltas.ac.id ; 1 dirja.poltas@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp21-29

## ABSTRAK
Kakao ( Theobroma cacao ) merupakan salah satu komoditas perkebunan yang sangat menjanjikan dijadikan bisnis  dikarenakan  kebutuhannya  sangat  banyak,  membuat  banyak  petani  mengembangkan  perkebunan kakao sehingga banyak petani yang ingin mengetahui mengenai budidaya juga mengenai hama dan penyakit tanaman  kakao  dan  juga  penanggulangannya  menjadi  kebutuhan  masyarakat  perkebunan.  Namun  tidak diimbangi dengan keberadaan pakar dibidang penyakit tanaman kakao, sehingga penulis memandang perlu di buat  sebuah  sistem  pakar  yang  bisa  membantu  petani  kakao  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  cara budidaya dan penanganan penyakit tanaman kakao.
Kata Kunci: Bayes, Certainty Factor, Kakao.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kakao  ( Theobroma  cacao )  merupakan salah satu komoditas perkebunan yang sesuai untuk perkebunan  rakyat,  karena  tanaman  ini  dapat berbunga  dan  berbuah  sepanjang  tahun,  sehingga dapat  menjadi  sumber  pendapatan  harian  atau mingguan bagi pekebun.
Tanaman  kakao  berasal  dari  daerah  hutan hujan tropis di Amerika Selatan. Di daerah asalnya, kakao  merupakan  tanaman  kecil  di  bagian  bawah hutan  hujan  tropis  dan  tumbuh  terlindung  pohon- pohon yang besar. Dari biji tumbuhan ini dihasilkan produk  olahan  yang  dikenal  sebagai  cokelat,  yang dapat diolah menjadi berbagai produk, dari makanan sampai bahan pembuat kosmetik.
Sebagai  efek  dari  berkembang  pesatnya budidaya  tanaman  kakao  ini  adalah  meningkatnya permintaan  akan  kebutuhan  informasi  mengenai budidaya  tanaman  ini.  Tidak  hanya  bagaimana  cara pembudidayaan  dan  pengolahannya  saja,  termasuk informasi  mengenai  hama  dan  penyakit  tanaman kakao  dan  cara  penanggulangannya  menjadi
kebutuhan  masyarakat  perkebunan.  Namun  hal tersebut tidak diimbangi dengan pengadan informasi yang  cukup  bagi  masyarakat  perkebunan.  Masih jarangnya  keberadaan  pakar  yang  memudahkan masyarakat mendapat informasi khususnya informasi  mengenai  penyakit  tanaman  kakao  juga menjadi  kendala  tersendiri  bagi  para  pekebun tanaman kakao . Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  suatu program  aplikasi  komputerisasi  yang  berusaha menirukan  proses  penalaran  dari  seorang  ahlinya dalam  memecahkan  masalah  spesifikasi  atau  bisa dikatakan  merupakan  duplikat  dari  seorang  pakar karena  pengetahuannya  disimpan  didalam  basis pengetahuan untuk diproses pemecahan masalah.Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan ( development  environment )  yang  digunakan  untuk memasukkan  pengetahuan  pakar  ke  dalam lingkungan  sistem  pakar  dan  lingkungan  konsultasi ( consultation  environment )  yang  digunakan  oleh pengguna  yang  bukan  pakar  guna  memperoleh pengetahuan  pakar.  Sistem  pakar  terbukti  dapat
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
menjadi  alternatif  solusi  yang  menawarkan  banyak keunggulan
dibandingkan
sistem manual/ konvensional.
Dalam  sistem  pakar  terdapat  banyak metode  untuk  menentukan  keakuratan  prediksi sistem.  Banyaknya  metode  yang  ada  dapat mengakibatkan  pengembang  sistem  mengalami kebingungan  dalam  memilih  metode  yang  tepat untuk diterapkan dalam sistem yang akan dibangun. Studi  analisis  perbandingan  metode  dibutuhkan untuk  mengetahui  seberapa  efektif  dan  akurat sebuah  metode  dapat  memprediksi,  sehingga diharapkan  dapat  menjadi  masukan  bagi  para pengembang  sistem  dalam  memilih  metode  yang akan  digunakan  untuk  membangun  sebuah  sistem pakar.
Diantara  metode  penentuan  keakuratan prediksi  yang  sering  digunakan  dalam  sistem  pakar adalah Certainty Factor dan Teorema Bayes. Kedua metode  ini  memiliki  konsep  yang  sederhana  dan mudah  untuk  dipelajari  dan  dipahami,  sehingga banyak dipakai dalam proses penentuan perhitungan keakuratan  prediksi  pada  sistem  pakar. Certainty Factor merupakan suatu metode untuk membuktikan ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar,  yang kemudian  dipresentasikan  dalam  angka-angkayang digunakan untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  dihadapi  (T. Sutojo,  2010). TeoremaBayes merupakan  suatu metode  untuk  menghasilkan  estimasi  parameter dengan  menggabungkan  informasi  dari  sampel  dan informasi  lain  yang  telah  tersedia  sebelumnya. Metode  ini  adalah  penyederhanaan  dari  cara  klasik yang  penuh  dengan  integral  untuk  memperoleh model marginal (Arhami, 2005).
Dalam makalah ini akan dibahas mengenai analisis  perbandingan  kedua  metode  tersebut  yang penerapannya  digunakan  untuk  memdiagnosis penyakit pada tanaman kakao ( Theobroma cacao).

## Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan  metode Certainty  Factor dan  Teorema Bayes untuk mendiagnosis penyakit tanaman kakao, sehingga  dapat  dianalisis  hasil  penerapan  kedua metode tersebut.

## METODE PENELITIAN

## Studi Literatur
Dalam  makalah  ini,  penulisan  dimulai dengan  melakukan  pengumpulan  data  gejala  dan data  jenis  penyakit  Tanaman  Kakao  melalui  studi yang  bersumber  dari  Pusat  Penelitian  Kopi  dan Kakao  (2004)  dan  Susanto  (2004).  Kemudian, penulis  menggunakan  100  sampel  dari  Tanaman Kakao  yang  memiliki  gejala-gejala  penyakit.  Dari sampel  yang  sudah  didapat,  penulis  memasukkan nilai-nilai  yang  terdapat  dalam  sampel  tersebut  ke dalam  metode  Bayes  dan Certainty  Factor , kemudian dilakukan uji data pada kedua metode.

## Rencana Analisis Representasi Gejala Penyakit
Adapun  gejala  penyakit  tanaman  kakao yang dipakai terdapat dalam tabel berikut:
Tabel 1. Daftar Gejala Penyakit Tanaman Kakao
Kode Gejala Deskripsi Gejala Nilai MB Nilai MD
g01 ada  bercak  cokelat  kehitaman dengan  batas  yang  jelas  pada buah  yang  dimulai  dari  ujung atau pangkal buah 0,87 0,13 g02 permukaan buah menjadi busuk,  basah  dan  berwarna cokelat kehitaman 0,75 0,25 g03 muncul  serbuk  berwarna  putih pada permukaan buah 0,69 0,31 g04 adanya  warna  gelap  atau kehitaman  dan  agak  berlekuk pada kulit batang 0,64 0,36 g05 ada  cairan  kemerahan  yang kemudian menjadi seperti lapisan  karat  pada  bercak kehitaman tersebut 0,78 0,22
g06 lapisan  bawah  kulit  batang yang  terserang  membusuk  dan berwarna merah anggur 0,82 0,18 g07 mati pucuk 0,74 0,26 g08 daun menguning dengan
bercak-bercak  hijau  pada  seri daun  ke-2  atau  ke-3  dari  ujung ranting 0,71 0,29 g09 meranting (daun gugur) 0,26 0,74 g10 pada bekas duduk daun apabila disayat  akan  ditemukan  noktah cokelat 0,76 0,24 g11 adanya garis-garis cokelat pada jaringan  kayu  ranting  yang sakit 0,79 0,21 g12 terdapat nekrotis diantara 0,48 0,52
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
tulang daun
g13 adanya  bintik-bintik  cokelat pada daun muda 0,31 0,69 g14 pada  daun  berkembang,  bintik cokelat berubah menjadi bercak berlubang dengan jalur disekitar bercak berwarna kuning 0,73 0,27 g15 pada  daun  yang  lebih  tua, bintik  nekrosis  berkembang menjadi  bercak  nekrosis  yang beraturan
0,78 0,22 g16 kerontokan pada daun muda
0,49 0,51 g17 timbul  gejala  hawar  (mati seluruh  jaringan  daun  sehingga berwarna cokelat) 0,17 0,83 g18 buah  muda  layu  dan  timbul bintik-bintik cokelat 0,70 0,30 g19 buah  muda  mengering  dan mengeras (mumi) 0,87 0,13 g20 pada  buah  dewasa  timbul bercak  cokelat  dan  buah mengerut pada bagian ujungnya 0,97 0,03 g21 terbentuk miseliun tipis (seperti sarang laba-laba) pada percabangan  yang  mengkilat seperti sutera atau perak 0,95 0,05 g22 adanya  kumpulan  hifa  pada percabangan 0,96 0,04 g23 adanya  kerak  berwarna  merah pada percabangan 0,89 0,11 g24 adanya  kerak  berwarna  merah tua pada percabangan, biasanya pada sisi yang lebih kering 0,97 0,03 g25 adanya miselium (lapisan jamur)  berwarna  merah  atau cokelat  tua  pada  permukaan akar 0,85 0,15 g26 adanya miselium (lapisan
jamur)  berwarna  merah  anggur tua  pada  permukaan  akar tanaman tua 0,85 0,15 g27 pembusukan  pada  akar  dan mengeluarkan  air  bila  sedikit ditekan dengan jari 0,65 0,35 g28 akar  tunggang  tertutup  oleh kerak  yang  terdiri  dari  bulir- bulir tanah yang melekat sangat kuat,  tidak  hilang  meski  dicuci atau disikat 0,91 0,09
g29 pada  akar  tunggang  terdapat jaringan jamur berwarna cokelat tua sampai kehitaman 0,89 0,11 g30 pada  permukaan  akar  terdapat miselium  berwarna  putih  yang menjalar sepanjang akar 0,87 0,13 g31 pada  akar  terdapat  miselium berwarna putih yang 0,73 0,27
bercabang-cabang, meluas seperti bulu g32 adanya  miselium  yang  melekat erat pada akar 0,40 0,60 g33 daun menguning dan layu 0,24 0,76 Representasi Jenis Penyakit Masing-masing jenis
penyakit direpresentasikan seperti tabel di bawah ini:
Tabel 2. Daftar Jenis Penyakit Tanaman Kakao Kode Penyakit Nama Penyakit Penjelasan P1 Busuk Buah Penyakit  busuk  buah  dapat menimbulkan  kerugian  hasil panen mencapai 40%, terutama di  daerah  yang  curah  hujannya tinggi.  Penyakit  ini  disebabkan oleh  cendawan Phytophthora palmivora(Bulk)Bult . Pada keadaan  lembab  cendawan  ini dapat  berkembang  biak  dengan cepat.  Penyebaran  spora  dari sumber  infeksi  dibantu  oleh percikan  air  dari  tanah  kebuah bagian  bawah,  dari  buah  yang sakit kebuah yang sehat dengan perantara hewan misalnya semut,  bekicot,  tupai,  dll  dan akibat gesekan antar buah sakit dengan buah sehat. P2 Kanker Batang Penyebab  penyakit  ini  sama dengan  busuk  buah,  namun serangannya  lambat,  sehingga kurang  mendapat  perhatian dibanding busuk buah.
Kerugian  akibat  penyakit  ini baru terasa dalam jangka waktu yang  lama.  Penyebab  penyakit adalah Phythophthora palmivora (Butl)Butl . Penularan kebatang dapat terjadi  dari  buah-buah  yang sakit melalui tangkai yang telah terinfeksi
P3 VSD (Vascular Streak Dieback)
Penyakit  ini  pertama  kali ditemukan  di  Indonesia  pada tahun  1983  di  Pulau  Sebatik, Kalimantan  Timur.  Kemudian pada  tahun  1985  penyakit  ini telah  merusak  perkebuanan kakao  di  Jawa  Barat,  Jawa Timur  dan  Sulawesi  Tenggara. Penyakit  ini  disebabkan  oleh cendawan Oncobasidium theobromae  Talbot dan Keane . Spora  dari  cendawan  ini  dapat disebarkan oleh angin P4 Antraknose
Penyakit  ini  kini  semakin
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
colletotrich um meluas dan merugikan.
Penyakit  ini  timbul  terutama dikebun-kebun
yang naungannya  rusak.  Semakin rusak tanaman naungan semakin  berat  pula  serangan penyakit  ini.  Jumlah  daun  dan buah  semakin  sedikit  sehingga produksinya  sangat  rendah. Kehilangan  hasil  diduga  dapat mencapai  75%.  Penyakit  ini disebabkan  oleh  cendawan Colletotrichum gloeosporioides .Penyebarannya
dibantu  oleh  air  hujan,  angin dan serangga.
P5 Jamur Upas Jamur Upas banyak menyerang cabang-cabang  yang  sudah berkayu,  terutama  di  daerah yang  curah  hujannya  tinggi. Pada umumnya gejala penyakit ini  terjadi  pada  percabangan, sebab  bagian  tersebut  lebih lembab  dari  pada  tempat  yang lain.  Penyebab  penyakit  ini adalaj jamur Corticium salmonicolor B et Br. (Upasiasalmonicolor) .  Jamur upas  berkembang  cepat  pada kebun  yang  lembab,  terutama bila pemangkasan pohon penaung  atau  kakao  terlambat, terlebih pada musim hujan. P6 Penyakit Akar Merah Gejala  pada  akar  yang  sakit adalah adanya miselium berwarna  merah  yang  dapat meluas menjadi selaput-selaput. Pada  tanaman  yang  berumur lebih tua, warna menjadi merah anggur  tua.  Akar  menjadi busuk basah dan mengeluarkan air  bila  sedikit  ditekan  dengan jari.  Penyakit  ini  disebabkan oleh jamur Ganoderma pseudoforeum  (Wakef,  Ov.et Stein) .  Perkembangan  penyakit ini  sangat  dipengaruhi  oleh kelembaban yang tinggi. Jamur penyebab  penyakit  ini  terdapat pada daerah yang ketinggiannya kurang dari
900m  dari  permukaan  laut.
Penularan  dari  tanaman  satu ketanaman  lain  dapat  terjadi karena kontak akar.
P7 Penyakit Akar Cokelat Akar  tunggang  yang  terserang tertutup oleh kerak yang terdiri dari  butir-butir  tsnah  yang melekat  sangat  kuat,  tidak hilang  meskipun  dicuci  dan
disikat.  Diantara  butir-butir tanah tersebut terdapat jaringan jamur  berwarna  cokelat  tua sampai cokelat kehitaman.
Miselium  mengeluarkan  lendir, sehingga butir-butir tanah terikat  kuat.  Penyakit  ini disebabkan oleh jamur Phellinus  lamaensis  (Murr) Hein atau Fomes  noxius Corner , Fomes lamaensis Murr . Penularan terjadi dengan adanya  kontak  langsung  akar sakit  dengan  akar  yang  sehat. Penularan  berlangsung  sangat lambat  karena  kontak  akar besar terjadinya lebih jarang. P8 Penyakit Akar Putih Permukaan akar yang terserang terdapat  miselium  berwarna putih,  yang  menjalar  sepanjang akar. Miselum bercabang- cebang,  meluas  seperti  bulu.
Miselium  melekat  erat  pada permukaan  akar.  Penyebab penyakit  ini  adalah  jamur
Leptoporus lignosus (Klot Hein et  Pat) atau Fomes  lignosus Klottzs ch . Jamur bertahan pada sisa-sisa  akar  dan  kayu-kayu. Penularan  lewat  kontak  antar akar  atau  dengan  perantara rhizomorf .  Infeksi  jamur  lebih mudah  melalui  luka  atau lentisel. Jamur umunya menyerang pada kebun muda. Representasi Pengetahuan antara Gejala
Penyakit dan Jenis Penyakit
Masing-masing  gejala  penyakit  beserta  jenis penyakitnya direpresentasikan seperti tabel di bawah ini:
Tabel 3. Representasi Pengetahuan Gejala dan Jenis
Penyakit Tanaman Kakao Kode Gejala Gejala Penyakit Kode Penyakit P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8
g01 ada bercak cokelat kehitaman dengan batas yang  jelas  pada buah yang dimulai dari ujung atau pangkal buah √ g02 permukaan  buah √
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
menjadi  busuk, basah dan berwarna  cokelat kehitaman g03 muncul serbuk berwarna  putih pada  permukaan buah √ g04 adanya warna gelap atau kehitaman dan agak berlekuk pada kulit batang √ g05 ada cairan kemerahan  yang kemudian menjadi  seperti lapisan karat pada bercak kehitaman tersebut √ g06 lapisan bawah kulit batang yang terserang membusuk  dan berwarna  merah anggur √ g07 mati pucuk √ g08 daun  menguning dengan  bercak- bercak hijau pada seri  daun  ke-2 atau  ke-3  dari ujung ranting √ g09 meranting  (daun gugur) √ √ √ √ √ √ g10 pada bekas duduk daun apabila  disayat akan  ditemukan noktah cokelat √ g11 adanya garis- garis cokelat pada jaringan kayu ranting yang sakit √ g12 terdapat  nekrotis diantara  tulang daun √ g13 adanya bintik- bintik cokelat pada daun muda √ g14 pada daun berkembang, bintik cokelat berubah  menjadi bercak  berlubang dengan jalur disekitar  bercak √
berwarna kuning g15 pada  daun  yang lebih  tua,  bintik nekrosis berkembang menjadi  bercak nekrosis yang beraturan √ g16 kerontokan  pada daun muda √
g17 timbul gejala hawar (mati seluruh  jaringan daun sehingga berwarna cokelat) √ g18 buah  muda  layu dan timbul bintik-bintik cokelat √ g19 buah muda mengering  dan mengeras (mumi) √ g20 pada buah dewasa timbul bercak cokelat dan buah mengerut pada bagian ujungnya √ g21 terbentuk miseliun tipis (seperti sarang laba-laba)  pada percabangan yang  mengkilat seperti sutera atau perak √ g22 adanya kumpulan hifa pada percabangan √ g23 adanya kerak berwarna  merah pada percabangan √ g24 adanya kerak berwarna  merah tua pada percabangan, biasanya pada sisi  yang  lebih kering √ g25 adanya  miselium (lapisan  jamur) berwarna  merah atau  cokelat  tua pada  permukaan akar √
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
g26 adanya  miselium (lapisan  jamur) berwarna  merah anggur  tua  pada permukaan  akar tanaman tua √ g27 pembusukan pada  akar  dan mengeluarkan air bila sedikit ditekan  dengan jari √
g28 akar tunggang tertutup oleh kerak yang terdiri  dari  bulir- bulir  tanah  yang melekat  sangat kuat, tidak hilang meski dicuci atau disikat √ g29 pada akar tunggang terdapat  jaringan jamur  berwarna cokelat tua sampai kehitaman √ g30 pada  permukaan akar terdapat miselium berwarna  putih yang menjalar sepanjang akar √
g31 pada akar terdapat miselium berwarna  putih yang  bercabang- cabang,  meluas seperti bulu √ g32 adanya  miselium yang melekat erat pada akar √ g33 Daun  menguning dan layu √  √  √

## HASIL DAN ANALISIS
Analisis yang dilakukan dalam makalah ini menggunakan  dua  metode,  yaitu  dengan  Teorema Bayes  dan Certainty  Factor .  Analisis  dilakukan untuk  membandingkan  hasil  akhir  perhitungan kedua  metode  tersebut.  Perhitungan  yang  disajikan dalam  bab  ini  kami  batasi  sebanyak  lima  rule  yang sama untuk masing-masing metode.
Dalam analisis ini, kami menggunakan alat bantu analisis berupa aplikasi Microsoft Excel serta
alat  bantu  pengujian  berupa  aplikasi  sistem  pakar yang dibangun menggunakan Borland Delphi 2010.

## Perhitungan Teorema Bayes
Perhitungan  menggunakan  Teorema  Bayes dilakukan  untuk  rule-rule  yang  sama  dengan  rule yang telah dihitung dengan menggunakan Certainty Factor . Tabel 4. Hasil perhitungan teorema Bayes dengan Microsoft Excel
KD
RULE RL GJL PYKT BOBOT BAYES P (PYKT) P (TDK PYKT) P (R FALSE) P (R) P (R | PYKT) % R01 g01, g02, g03 P1 0,92 0,27 0,73 0,08 0,30 0,82 82
R02 g09, g28, g33 P2 0,21 0,11 0,89 0,79 0,72 0,03 3
R03 g09, g25, g26, g27,
g33 P6 0,95 0,14 0,86 0,05 0,18 0,75 75
R04 g09, g28, g29, g33 P7 0,97 0,11 0,89 0,03 0,13 0,79 79
Keterangan: P(Penyakit) :  probabilitas terjadinya Penyakit P(Tdk Penyakit)  : probabilitas tidak terjadinya Penyakit P (R Penyakit) :  probabilitas rule terjadi terhadap terjadinya penyakit, diambil dari kolom Bobot
Bayes yang ditentukan oleh pakar.
P (R False)
:  probabilitas rule tidak terjadi terhadap terjadinya penyakit P (R) :  probabilitas rule, yang dihitung menggunakan:
P (R) = P (Penyakit) P (Rule | Penyakit) + P (Tidak Penyakit)  P  (Rule  |  Tidak  Penyakit) (Sumber: Arhami, 2005) P (Rule | Penyakit) :  probabilitas terjadinya penyakit jika muncul rule.

## Perhitungan Certainty Factor
Pada  penelitian  ini,  terdapat  empat  rule yang  akan  dihitung  menggunakan  metode certainty factor  (CF) .  Langkah  awal  melakukan  perhitungan dengan certainty  factor adalah  dengan  menentukan
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
nilai measure  belief  (MB) dan measure  disbelief (MD) ,  sebagaimana  yang  terdapat  pada  tabel  3.3 . Nilai-nilai  yang  digunakan  dalam  perhitungan  ini didapat  dari  kesimpulan  seorang  pakar.  Selanjutnya dilakukan perhitungan sebagai berikut.
1. Menghitung nilai CF gejala Nilai CF gejala dihitung menggunakan rumus:
𝐶𝐹 =

## 𝑀𝐵 − 𝑀𝐷
1 − min (𝑀𝐵, 𝑀𝐷)
Misal,  untuk  gejala  g01  diketahui  nilai  MB  =
0,75 dan nilai MD = 0,25.
Perhitungan nilai CF untuk g01 adalah:
𝐶𝐹 =
0,75 − 0,25 1 − min(0,75, 0,25) 𝐶𝐹 = 0,5 1 − 0,25 =  0,67 Dengan cara yang sama, perhitungan dilakukan untuk  semua  gejala,  sehingga  didapat  hasilnya seperti tabel di bawah ini:
Tabel 5. Hasil perhitungan nilai CF gejala dengan Microsoft Excel GEJALA MB
MD CF
g01 0,87 0,13 0,85 g02 0,75 0,25 0,67 g03 0,69 0,31 0,55 g04 0,64 0,36 0,44 g05 0,78 0,22 0,72 g06 0,82 0,18 0,78
g07 0,74 0,26 0,65
g08 0,71 0,29 0,59
g09 0,26 0,74 -0,65 g10 0,76 0,24 0,68 g11 0,79 0,21 0,73 g12 0,48 0,52 -0,08 g13 0,31 0,69 -0,55 g14 0,73 0,27 0,63 g15 0,78 0,22 0,72
g16 0,49 0,51 -0,04
g17 0,17 0,83 -0,80
g18 0,7 0,3 0,57 g19 0,87 0,13 0,85 g20 0,97 0,03 0,97 g21 0,95 0,05 0,95 g22 0,96 0,04 0,96 g23 0,89 0,11 0,88 g24 0,97 0,03 0,97 g25
0,85 0,15 0,82 g26
0,85 0,15 0,82 g27 0,65 0,35 0,46 g28 0,86 0,14 0,84
g29 0,89 0,11 0,88 g30 0,87 0,13 0,85 g31 0,73 0,27 0,63
g32 0,4 0,6 -0,33 g33 0,24 0,76 -0,68

## 2. Menentukan rule untuk tiap penyakit dan nilai CF masing-masing rule
Dalam makalah ini rule yang disajikan sebagai bahan  perhitungan  penulis  batasi  hanya sebanyak  empat  rule.  Rule-rule  tersebut  telah ditentukan  nilai  CF  dengan  cara  yang  sama seperti  di  atas.  Berikut  sample  rule  yang digunakan dalam analisis metode CF.
Tabel 6. Hasil perhitungan nilai CF rule dengan Microsoft Excel
KD
RULE RULE GJL PKT OPR MB MD CF RULE
R01 g01, g02, g03 P1 OR 0,93 0,07 0,92 R02 g09, g28, g33 P7 OR 0,56 0,44 0,21
R03 g09, g25, g26, g27, g33 P6 OR 0,95 0,05 0,95
R04 g09, g28, g29, g33 P7 OR 0,97 0,44 0,97 3. Menghitung nilai CF Parallel gejala
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  CF parallel gejala pada rule tersebut sesuai dengan operator  yang  berlaku  terhadapnya,  dengan ketentuan:
𝐶𝐹(𝑥 𝐴𝑁𝐷 𝑦) = min[𝐶𝐹(𝑥), 𝐶𝐹(𝑦)] 𝑪𝑭(𝒙 𝑶𝑹 𝒚) 𝒙 = 𝐦𝐚𝐱[𝑪𝑭(𝒙), 𝑪𝑭(𝒚)] Nilai  CF  masing-masing  gejala  di  dapat  dari hasil perhitungan sebelumnya yang tertera pada tabel  4.1.  Sehingga  di  dapat  untuk  masing- masing rule di atas adalah :
CF  (g01  or  g02  or  g03)  =  max  (0.85,  0.67, 0.55) = 0,85
CF  (g09  or  g28  or  g33)  =  max  (-0.65,  0.84,  - 0.68) = 0,84 CF (g09 or g25 or g26 or g27 or g33) = max (-
0.65, 0.82, 0.82, 0.46, -0.68) = 0,82 CF  (g09  or  g28  or  g29  or  g33)  =  max  (-0.65,
0.84, 0.88, -0.68) = 0,88
4. Menghitung nilai CF Sequential
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  CF sequential antara  nilai  CF  paralel  gejala  dan nilai CF rule, menggunakan aturan:

## 𝑪𝑭[𝑯, 𝒆] = 𝑪𝑭[𝑬, 𝒆] × 𝑪𝑭[𝑯, 𝑬]
Sehingga didapat untuk masing-masing rule adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil perhitungan nilai CF sequential
dengan Microsoft Excel KODE
RULE CF Sequential (%) R01 CF = 0,85* 0,92 = 0,79 79 R02 CF = 0,84 * 0,21 = 0,18 18 R03 CF = 0,82 * 0,51 = 0,78 78 R04 CF = 0,88 * 0,95 = 0,85 85
Perbandingan Metode Bayes & Certainty Factor
Dari  analisis  perhitungan  dengan  kedua metode di atas, terdapat perbedaan hasil perhitungan sebagaimana terlihat pada Tabel dibawah ini.
Tabel 8. Perbandingan hasil perhitungan
KD RULE RULE GJL PYKT PERSENTASE KEMUNGKINA N TERJADINYA
PENYAKIT (%) DIAGNOS IS BAYES CF R01 g01, g02, g03
P1 (busuk buah) 82 79 Terjangkit busuk buah R02 g09, g028, g33 P7 (akar coklat) 3 18 Tidak terjangkit akar coklat
R03 g09, g25, g26,
g27, g33
P6 (akar merah)
75 78 Terjangkit akar merah R04 g09,
g28, g29,
g33 P7 (akar coklat)
79 85 Terjangkit akar coklat

## Implementasi Hasil
Dari  hasil  perhitungan  diatas  kemudian diimplementasikan  ke  dalam  bahasa  pemrograman menggunakan  bahasa  pemrograman  Delphi  yang diimplementasikan  menggunakan  aplikasi  Borland Delphi  2010.  Berikut  adalah  tampilan  hasil implementasi:

## Perhitungan Certainty Factor
Gambar 1. Tampilan hasil diagnosis dengan perhitungan menggunakan Certainty Factor
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Perhitungan Bayes
Gambar 2. Tampilan hasil diagnosis dengan perhitungan menggunakan Bayes

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  maka  dalam penulisan  makalah  ini  dapat  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hipotesis  H 0 ditolak,  yang  artinya  terdapat perbedaan hasil perhitungan dalam mendiagnosis penyakit  pada  tanaman  kakao  ( Theobroma cacao )  menggunakan  metode  Bayes  dengan mendiagnosis  penyakit  pada  tanaman  kakao ( Theobroma  cacao )  menggunakan  metode Certainty Factor .
2. Meskipun  terdapat  perbedaan  hasil  perhitungan antara  kedua  metode  namun  tetap  menghasilkan diagnosis yang sama pada Tanaman Kakao.
3. Perhitungan  dengan  metode  Bayes  pada  proses diagnosis  penyakit  Tanaman  Kakao  didapatkan dari  nilai  probabilitas  gejala,  penyakit  dan  rule terhadap sampel.
4. Perhitungan  dengan  metode Certainty  Factor pada  proses  diagnosis  penyakit  Tanaman  Kakao didapatkan  dari  pengetahuan  pakar  yang menentukan  nilai  MB  ( measure  of  belief )  dan MD  ( measure  of  disbelief )  pada  masing-masing gejala dan rule.

## DAFTAR PUSTAKA
Angelia, dkk (2014). Analisa Perbandingan Metode Naive Bayesian dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar dalam Mendiagnosa Penyakit
Radang Genitalia. Jurusan Teknik Informatika-Universitas Maritim Raja Ali Haji (UMRAH), Tanjung Pinang.
Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi Offset.
Kadir, A. (2008). Belajar Database Menggunakan MySQL . Yogyakarta: Andi Offset.
Kusrini. (2008). Sistem Pakar, Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi Offset.
Kusumadewi, S. (2003). Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) . Yogyakakarta: Graha Ilmu.
Mona, Aldino M., Adiguna, Hafidh M. Studi Perbandingan Metode Fuzzy dan Certainty Factor dalam Mendiagnosa Penyakit Skizofrenia . Jurusan Teknik Informatika – STMIK GI MDP/ AMIK GI MDP/ STIE
MDP
Pusat Penelitian Kopi dan Kakao. (2004). Panduan Lengkap Budidaya Kakao . Jakarta: Agromedia Pustaka.
Rosita, Isa. (2010). Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Tanaman Kakao (Theobroma cacao). Skripsi . Universitas Mulawarman Samarinda.
Susanto, F. X. (1994). Tanaman Kakao: Budidaya dan Pengolahan Hasil . Yogyakarta: Penerbit Kanisius.
Sutojo, T, (2010). Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi Offset.