## Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau

## (Application Of Certainty Factor Method For Expert System Diagnosis Of Pests And Diseases On Tobacco)
Mohammad Arifin, Slamin, Windi Eka Yulia Retnani Sistem Informasi Program Studi Sistem Informasi Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : slamin@unej.ac.id

## Abstrak
Proses budidaya  tanaman tembakau  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  salah  satunya adalah  faktor  hama dan  penyakit. Umumnya,   masalah   petani   membedakan   antara   hama   dan   penyakit,   hal   ini   karena   sebagian   besar   petani   kekurangan informasi dan masih mengandalkan pengalaman petani lain untuk mengatasi masalah hama dan penyakit yang ada. Sering terjadi   kesalahan   dalam   membedakan   antara   hama   dan   penyakit,   seperti   hama   diberantas   dengan   obat   untuk   penyakit (fungisida), sebaliknya, penyakit diberantas dengan obat hama (insektisida). Sebagai hasil dari hama dan penyakit yang tidak terkontrol dan terus menyerang tanaman, sehingga merugikan banyak biaya dan usaha. Pada penanganan hama dan penyakit, dibutuhkan konsultan pertanian yang mampu mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman tembakau. Dalam penelitian ini, sistem pakar diagnosis  hama dan penyakit pada tanaman tembakau dibangun untuk membantu mendiagnosa jenis hama atau penyakit yang menyerang tanaman tembakau, serta memberikan berbagai solusi untuk hama atau penyakit. Metode yang digunakan pada sistem pakar ini adalah metode Certainty Factor . Metode Certainty Factor dipilih karena metode ini cocok dalam proses penentuan identifikasi hama dan penyakit, dan hasil dari penerapan  metode ini adalah persentase. Persentase sistem disini merupakan tingkat akurasi penentuan penyakit atau hama yang menjangkiti tanaman tembakau. Penentuan persentase dipengaruhi oleh nilai MB yang didapat dari sistem dan nilai MD yang didapat dari penilaian seorang pakar.   Berdasarkan   penelitian   yang   dilakukan,   penentuan   hama   atau   penyakit   yang   menyerang   tanaman   tembakau dipengaruhi oleh pemilihan gejala. Persentase pada konsultasi sistem pakar diambil dari hasil tertinggi pertama dan kedua, sebagai alternatif hama lain atau penyakit yang menyerang tanaman tembakau.
Kata Kunci: Hama dan Penyakit, Sistem Pakar, Certainty Factor , Tembakau

## Abstract
The cultivation process of tobacco plants is influenced by various factors, one of that is a factor of pests and diseases. Generally,   the   farmers   have   trouble   to   differentiating   between   pests   and   diseases,   it's   because   most   farmers   lack information and still rely on the experience of other farmers to overcome the problems of pests and diseases that exist. Often there was an error in distinguishing between pests and diseases, such as pest eradicated with cures for diseases (fungicides),  on  the   contrary,  the  disease   eradicated  by   pest   (insecticide).  As  a  result   of   pests  and  diseases   are  not controlled and kept attacking the plants, to the detriment of a lot of cost and effort.  In pest and disease management, necessary   agricultural   consultant   who   was   able   to   diagnose   pests   and   diseases   in   tobacco   plants.   In   this   research, diagnosis expert system built pests and diseases in tobacco plants to help diagnose the type of pest or disease that attacks tobacco plants, as well as provide a variety of solutions for the pests or disease. The method used in this expert system is a method of Certainty Factor. Certainty Factor method selected for this method is suitable in the process of determining the identification of pests and diseases, and the results of the application of this method is a percentage. Percentage system here is the level of accuracy of the determination of disease or pest that infects tobacco plants. The percentage is affected by the value obtained from the system MB and MD values obtained from an expert  assessment. Based on the research conducted, the determination of a pest or disease that attacks tobacco plants affected by the election of symptoms. The percentage of the consulting expert system taken from the highest yield first and second, as an alternative to other pest or disease that attacks tobacco.
Keywords: Pests and Diseases, Expert System, Certainty Factor, Tobacco.

## PENDAHULUAN
Tanaman   tembakau   merupakan   jenis   tanaman   yang sangat   dikenal   di   kalangan   masyarakat   Indonesia. Tembakau sendiri merupakan jenis tanaman musiman yang tergolong dalam tanaman perkebunan. Tanaman ini tersebar di seluruh nusantara dan mempunyai kegunaan yang sangat
banyak terutama untuk bahan baku pembuatan rokok.
Kabupaten Jember terkenal sebagai penghasil salah satu tembakau   terbaik   di   dunia.   Melalui   potensi   tanaman tembakau   ini,   kabupaten   jember   telah   lama   terkenal   dan melegenda   sebagai   “Kota   Tembakau”   sebagai   salah   satu daerah produsen dan penghasil tembakau terbesar dengan produk   yang   berkualitas.   Tidak   hanya   di   pasar   nasional,
bahkan telah lama kota jember dikenal di beberapa negara Eropa   seperti   Bremen   Jerman.   Tembakau   Jember dimanfaatkan   terutama   untuk   bahan   pembalut   cerutu (dekblad)  ,  bahan   pengikat  (binder),  serta  pengisi  (filler) dengan aroma cerutu yang berkualitas [1].
Hama dan penyakit merupakan masalah utama bagi para petani tembakau, hingga saat ini hama dan penyakit yang menyerang   tanaman   tembakau   sangat   bervariasi.   Banyak orang, bahkan petani sendiri kesulitan membedakan antara hama dan penyakit, hal ini dikarekan sebagian besar petani kekurangan   informasi   serta   masih   bergantung   dari pengalaman   petani   lain   untuk   mengatasi   permasalahan hama dan penyakit yang ada. Sering kali terjadi kesalahan dalam membedakan antara hama dan penyakit, misal hama diberantas   dengan   obat   untuk   penyakit   (fungisida), begitupun   sebaliknya,   penyakit   diberantas   dengan   obat untuk   hama   (insektisida).   Akibatnya   hama   dan   penyakit tidak   terkendali   dan   tetap   menyerang   tanaman,   sehingga merugikan banyak biaya dan tenaga. Oleh karena itu  sangat dibutuhkan   seorang   konsultan   pertanian   yang   mampu mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman tembakau.
Akan   tetapi   waktu   dan   biaya   menjadi   alasan   yang memberatkan petani untuk melakukan kosultasi, kebutuhan akan   pengolahan   tanaman   serta   pemeliharaan   saja   sudah memakan   banyak   biaya   dan   tenaga,   apalagi   untuk melakukan   konsultasi   kepada   ahli   tentang   masalah   yang dihadapi. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah petani tersebut, maka dirancang suatu sistem pakar diagnosis hama dan penyakit  tanaman tembakau dimana sistem  ini  dapat mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman tembakau dengan meniru cara kerja pakar atau ahli.
Sistem   pakar   dapat   membantu   aktivitas   para   pakar sebagai   asisten   yang   berpengalaman   dan   mempunyai pengetahuan   yang   dibutuhkan.   Dalam   penyusunannya, sistem  pakar  mengkombinasikan   kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan   ( inference   rules )   dengan   basis   pengetahuan tertentu yang diberikan  oleh satu atau lebih pakar  dalam bidang   tertentu.   Kombinasi   dari   kedua   hal   tersebut disimpan   dalam   komputer,   yang   selanjutnya   digunakan dalam   proses   pengambilan   keputusan   untuk   penyelesaian masalah tertentu [2].
Metode yang digunakan pada penelitian kali ini ialah metode   factor   kepastian   ( certainty   factor ),   metode   ini merupakan   suatu   metode   untuk   membuktikan ketidakpastian   pemikiran   seorang   pakar,   dimana   untuk mengakomodasi   hal   tersebut   seseorang   biasanya menggunakan certainty   factor untuk   menggambarkan tingkat   keyakinan   pakar   terhadap   masalah   yang   sedang dihadapi   [3].   hasil   metode certainty   factor yang   berupa persentase,   cocok   untuk   hasil   program   yang   dibutuhkan pada penelitian.
Penelitian terdahulu metode Certainty Factor menurut Stephanie Halim , Seng Hansun pada jurnal yang berjudul “Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi   Resiko   Osteoporosis   dan   Osteoarthritis” Menyediakan   sebuah   aplikasi   sistem   pakar   mendeteksi resiko   penyakit   osteoporosis   dan   osteoarthritis.   Dengan presentasi   keakuratan   80%   menjadi   bukti   nyata   bahwa diagnosa   gejala   setiap   pakar   mempengaruhi   tingkat keakuratan sistem.
Penelitian   ini   diharapkan   dapat   memberikan   solusi terhadap   permasalahan   yang   dihadapi   para   petani   yaitu permasalahan hama dan penyakit pada tanaman tembakau. Sehingga dengan mengimplementasikan aplikasi ini dapat membantu   dalam   menentukan   jenis   hama   dan   penyakit yang   menyerang   tanaman   tembakau,   serta   memberikan solusi - solusi yang harus dilakukan agar penanganan hama dan   penyakit   pada   tanaman   tembakau   bisa   lebih   cepat diatasi.

## METODE PENELITIAN
Metode-metode   yang   digunakan   pada   penelitian   ini adalah  metode penelitian kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif dalam penelitian ini meliputi tahapan penemuan masalah   yang   akan   diteliti   kemudian   mengkaji   studi literatur yang berkaitan dengan cara untuk menyelesaikan masalah yang ada dan wawancara kepada pihak yang terkait yaitu wawancara kepada pihak  PTPN X Kertosari Jember. Untuk metode kuantitatif dalam  penelitian ini  yaitu pada tahapan   mengolah   data   yang   telah   didapatkan   dalam tahapan wawancara.
Metode   perancangan   dan   pembangunan   sistem menggunakan software   development   life   cycle dengan mengadopsi   model waterfall .   Tahapan   utama   dari model waterfall langsung mencerminkan aktifitas pengembangan dasar  [4].  Tahapan-tahapan   pada   model waterfall dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Model Waterfall

## Alur Penelitian
Alur penelitian menjelaskan urutan penelitian yang akan dilakukan mulai dari  studi literartur, teknik pengumpulan data, dan perancangan sistem sampai dengan implementasi sistem.   Tahapan   yang   digunakan   dalam   penelitian digambarkan   dalam   bentuk   diagram   alir   seperti   pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## Studi Literatur
Studi   literatur   merupakan   tahap   pertama   melakukan penelitian.   Studi   literatur   dilakukan   untuk   mendapatkan gambaran umum maupun khusus mengenai objek maupun teori pendukung dalam penelitian ini. Studi literatur yang digunakan   yakni:   buku   pedoman,   buku online ,   jurnal online ,   dan   skripsi   terkait   dengan   penelitian   yang dibutuhkan.

## Tahap pengumpulan data
Pengumpulan   data   dilakukan   untuk   memperoleh informasi   yang   dibutuhkan   dalam   penelitian.   Data-data yang dibutuhkan yakni:
a.   Data primer Data primer merupakan sumber data yang diperoleh secara langsung dari sumber informasi atau pihak pertama. Contoh data primer yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah data hama dan penyakit, data gejala, data gabungan dan data nilai cf yang diperoleh dari pakar untuk digunakan sebagai data penentuan nilai certainty factor pada penerapan sistem pakar diagnosis hama dan penyakit tanaman tembakau.
b.   Data Sekunder
Data   sekunder   merupakan   data   pendukung   yang diperoleh dari sumber lain selain tempat penelitian namun masih   berkaitan   dengan   objek   penelitian.   Metode   yang digunakan pada tahap pengumpulan data dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
c.   Observasi
Pengumpulan   data   dengan   metode   observasi   yaitu dengan melakukan pengamatan langsung pada objek yang diteliti.   Metode   ini   bertujuan   untuk   dapat   mengetahui langsung bagaimana alur kerja yang terjadi pada objek yang diteliti.   Setelah   melakukan   pengamatan,   dilakukan pencatatan secara sistematis dari hasil pengamatan tersebut. d.   Wawancara
Pengumpulan   data   dengan   melakukan   tanya   jawab langsung dengan narasumber dari objek yang diteliti untuk memperoleh data yang diinginkan. Wawancara  dilakukan guna mendapatkan alur kerja pada objek yang diteliti yang akan   digunakan   dalam   menentukan   fitur-fitur   yang   akan dibangun.

## Analisis Kebutuhan Sistem
Tahapan awal dalam perancangan dan pengembangan sistem   adalah   menentukan   kebutuhan-kebutuhan   sistem pakar diagnosis hama dan penyakit tanmana tembakau yang akan dibangun. Pada tahapan ini, penulis melakukan studi literatur yang mempelajari tentang sistem pendukung pakar dan metode certainty factor untuk  sistem  pakar    melalui berbagia media, antara lain melalui internet, jurnal-jurnal, dan   buku   yang   berhubungan   dengan  sistem  pakar  dan metode certainty factor serta data apa saja yang dibutuhkan untuk membangun sistem tersebut. a.   Metode certainty factor Langkah – langkah perhitungan dalam metode certainty factor untuk membangun sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau adalah sebagai berikut.
1.    Penentuan data hama maupun penyakit.
2.    Penentuan data gejala.
3.   Penentuan   data   gabungan,   data   gabungan   disini
merupakan data gabungan antara data gejala dengan data hama dan penyakit.
4.   Penentuan nilai MB MD dilanjutkan dengan penentun nilai CF.
5.   Pemilihan data gejala oleh user.
6.   Perhitungan nilai CF dari gejala user.
7.   Hasil diagnosis hama atau penyakit.
Hasil  diagnosis   sistem   pakar   berupa   persentase penyakit.   Persentase   penyakit   yang   dipakai   untuk   hasil diagnosis   ialah   persentase   terbesar.   Persentase   penyakit didapat dari perhitungan nilai certainty factor berdasarkan gejala   yang dipilih  oleh user . Perhitungan  nilai certainty factor sebagai berikut.
1. Menghitung Nilai CF
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E]  . . . . . . . . . . . (1) Keterangan : CF(H,E)   : certainty   factor dari   hipotesis   H   yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence ) E. Besarnya CF berkisar antara -1 sampai 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak,   sedangkan   nilai   1   menunjukkan   kepercayaan mutlak.
MB(H,E) : ukuran kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. MD(H,E)   :   ukuran   ketidakpercayaan   ( measure   of increased disbelief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
2. Menghitung Nilai CFcombine CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1 -
CF[H,E]1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (2)

## Desain Sistem
Tahapan   desain   sistem   yang   akan   dibangun menggunakan Unified   Modeling   Language (UML)   yang mendukung   konsep   pemodelan   programming   berbasis Object   Oriented   Programming (OOP)   seperti   yang   akan diterapkan pada tahap penulisan kode program. Pada tahap ini   akan   diperoleh   dokumentasi   pemodelan,   antara   lain: Business Process, Use Case Diagram, Use Case Scenario, Sequence Diagram, Activity Diagram, Class Diagram, dan Entity Relationship Diagram (ERD).

## Implementasi
Tahapan   implementasi   adalah   proses   konversi   desain sistem   ke   dalam   kode-kode   program.   Penulisan   kode program ( coding ) menggunakan bahasa pemograman PHP: Hypertext   Preprocessor (PHP) untuk   website   dengan framework codeigniter (CI)   dan   menggunakan javascript dengan framework   phonegap pada   android.   Pemograman dilakukan   menggunakan Sublime   Text dan Eclipse . Manajemen   basis   data   yang   digunakan   adalah   server berbasis website atau webservice .

## Testing
Tahap selanjutnya setelah proses implementasi  selesai dikerjakan adalah tahap testing atau pengujian sistem. Pada penelitian ini dilakukan 2 metode pengujian sistem  yaitu white box testing dan black box testing. White Box Testing merupakan   pengujian   pada   modul   pengkodean   program untuk menjamin kode program bebas dari kesalahan sintaks maupun logika. Black Box Testing merupakan  pengujian yang   menekankan   pada   pengujian   fungsionalitas   sistem agar   keluaran   sesuai   dengan   apa   yang   diharapkan pengguna.

## Desain dan Peran Sistem
Sistem   pakar   diagnosis   hama   dan   penyakit   pada tanaman   tembakau   menggunakan   metode certinty   factor digambarkan secara garis besar dalam kebutuhan fungsional dan   non-fungsional, usecase   diagram ,   dan Entity Relationship Diagram (ERD).

## Kebutuhan Fungsional Sistem
Kebutuhan   fungsional   sistem   merupakan   kebutuhan yang   harus   dimiliki   sistem.   Kebutuhan   fungsional   pada sistem ini adalah sebagai berikut :
1.   Sistem   mampu   mengelola   data   penyakit   dan   hama tembakau
2. Sistem mampu mengelola data gejala.
3. Sistem mampu mengelola data gabungan gejala dengan hama atau penyakit
4. Sistem mampu mengupdate nilai cf
5.   Sistem   dibagun   dengan   mengimplementasikan   metode certinty factor
6.   Sistem   dapat   membantu user melakukan   proses konsultasi   terhadap   hama   dan   penyakit   pada   tanaman tembakau
7.   Sistem   mampu   menampilkan   data   hama   dan   penyakit yang ada untuk user

## Kebutuhan Non-Fungsional
Kebutuhan   non-fungsional   merupakan   kebutuhan tambahan   untuk   melengkapi   sistem.   Kebutuhan   non fungsional sistem sebagi berikut :
1. Tampilan user friendly untuk memudahkan pengguna. 2.  Sistem   menggunakan username dan password sebagai autentifikasi pengguna saat mengakses sistem.
3.   Hanya   Superadmin   yang   memiliki   hak   akses   untuk memprediksi perubahan status pelanggan.
Business Process Sistem Business   process merupakan   gambaran   serangkaian kegiatan mengenai kebutuhan dan hasil dari sistem berupa gambar   masukan   (input),   keluaran   (output)   dan   tujuan (goal) yang terstruktur. Business process sistem informasi rekomendasi perubahan status pelanggan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Busines Process Sistem Pada business process seperti pada gambar 3 terdapat beberapa input, goal, uses, dan output.
Usecase Diagram Usecase   diagram menggambarkan   sebuah   interaksi antar   satu   atau   lebih   aktor   dengan   fitur-fitur   sistem   dan menunjukkan fungsionalitas yang  diharapkan  dari  sebuah sistem   untuk   pengguna   (user).   Usecase   ini   dibagi
berdasarkan   kemampuan   (fitur)   sistem.   Usecase   sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Usecase Diagram Pada usecase diagram seperti pada Gambar 3 terdapat 3 aktor yang dapat mengakses sistem pakar diagnosis hama dan   penyakit.   Aktor   tersebut   meliputi  admin,   pakar   dan user .  Ketiga  aktor   tersebut   memiliki    hak   akses  yang berbeda.

## Skenario Sistem
Skenario   digunakan   untuk   menjelaskan usecase diagram secara lebih detail. Skenario berisi nama usecase , aktor, Pre Condition, Post Condition , skenario normal, dan skenario alternatif. Terdapat  7  skenario untuk membangun sistem  pakar  diagnosis hama dan penyakit  pada tanaman tembakau.  Skenario   tersebut   meliputi  skenario  mengubah data pakar, skenario manajemen data hama dan penyakit, skenario   manajemen   data   gejala,   skenario   tambah   dan hapus data gabungan, skenario manajemen data gabungan, skenario   konsultasi   dan   skenario   lihat   daftar   hama   dan penyakit.
Activity Diagram Activity diagram menggambarkan alur aktivitas secara langkah   demi   langkah   dalam     sebuah   sistem   yang   akan dibangun. Activity   diagram pada   penelitian   ini   meliputi activity   diagram manajemen   data   hama   dan   penyakit, activity diagram manajemen data gejala, activity diagram manajemen   data   gabungan, activity   diagram manajemen ubah   data   user, activity   diagram tambah   dan   hapus  data gabungan dan activity diagram konsultasi.
Sequence Diagram Sequence diagram merupakan diagram yang digunakan untuk   menunjukkan   interaksi   antar   objek   pada   sebuah sistem berupa pesan yang digambarkan. Sequence diagram pada penelitian ini meliputi sequence diagram manajemen data hama dan penyakit, sequence diagram manajemen data gejala, sequence   diagram manajemen   data   gabungan, sequence   diagram manajemen   ubah   data   user, sequence diagram tambah dan hapus data gabungan  dan sequence diagram konsultasi. Class Diagram Class diagram merepresentasikan class, package, objek, dan   atribut   apa   saja   yang   terdapat   dalam   sistem. Class diagram juga menampilkan relasi yang terjadi antar class. Class diagram pada penelitian ini terdiri dari tiga package
ISSN : 2339-0069
utama   dan   tiga class   parents meliputi package view, package controller, package model, class CI_loader, class CI_ controller , dan class CI_model . Class diagram sistem pakar   diagnosis   hama   dan   penyakit   pada   tanamana tembakau dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Class diagram sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau
Package   view memiliki   23 class .  Setiap class yang terdapat   di package   view merupakan   turunan   dari class CI_loader sehingga berhubungan secara generalisasi. Setiap class yang terdapat  di package  view berhubungan  secara dependency dengan class yang ada di package controller. Setiap class yang   terdapat   di package   controller merupakan   turunan   dari class CI_controller   sehingga berhubungan secara generalisasi. Setiap class yang terdapat di package   controller berhubungan   secara dependency dengan class yang ada di package model. Setiap class yang terdapat  di package  model merupakan turunan dari class CI_model sehingga berhubungan secara generalisasi. Entity Relationship Diagram Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan model struktur data dan hubungan antar data. Objek dalam ERD digambarkan dalam sebuah entitas yang memiliki atribut- atribut   yang   berelasi   dengan   entitas   lainnya.   Proses pembangungan sistem pada penelitian ini menggunakan 8 entitas   dengan   relasi one   to   many. Entity   relationship diagram sistem   pendukung   keputusan   pemilihan   objek wisata seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Entity Relathionship Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil   pembuatan   sistem   dalam   penelitian   ini menghasilkan   sistem   pakar   diagnosis   hama   dan   penyakit pada   tanaman   tembakau   menggunakan   framework code igniter .  Sistem   pakar   diagnosis   hama   dan   penyakit   pada tanaman   tembakau   memiliki   tiga   hak   akses   yaitu user , admin   dan   pakar.   Bagian user memiliki   beberapat   fitur utama   yaitu   menu   view   hama   dan   penyakit   serta   menu konsultasi. Menu konsultasi ini berfungsi untuk melakukan perhitungan terhadap data – data gejala yang dipilih oleh user, sistem akan melakukan perhitungan certainty factor untuk   mendapatkan   hasil   persentase   hama   atau   penyakit berdasarkan   gejala   yang   dipilih user .   Admin   memiliki beberapa   fitur   utama   yaitu   data   gejala , data   hama   dan penyakit   serta   data   gabungan.   Menu   ini   berfungsi   untuk admin jika akan menginputkan data baru, mengupdate data baru,   dan   menghapus   data,   kemudian   dilengkapi   dengan fitur   pendukung   yaitu login,   logout . Sedangkan   bagian Pakar memiliki fitur utama data update nilai cf dan update data pakar, kedua fitur tersebut hanya dapat diakses oleh pakar. Selain menu utama, pakar juga meliliki hakk akses terhadap beberapa fitur, diantaranya menu data hama dan penyakit,   menu   data   gejala   dan   menu   data   gabungan. Tampilan awal sistem pakar dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan awal sistem pakar Penerapan   metode certainty   factor pada   sistem   pakar diagnosis   hama   dan   penyakit   tanaman   tembakau   terletak pada fitur konsultasi yang dapat diakses oleh semua user pengguna sistem.
Menentukan Data Hama dan Penyakit Tanaman Tahapan awal untuk sistem pakar diagnosis hama dan
penyakit adalah menentukan data hama dan penyakit pada tanaman tembakau. Dari data hama dan penyakit ini dapat diketahui   data   yang   ada   dalam   data   hama   dan   penyakit. Diantaranya, nama, jenis, keterangan, solusi kultur, solusi mekanis, solusi kimiawi dan seolusi hayati. Tampilan data hama dan penyakit pada sistem dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan data hama dan penyakit tembakau

## Menentukan Data Gejala
Tahapan selanjutnya pada sistem pakar diagnosis hama dan penyakit  adalah menentukan data gejala. Data gejala pada sistem berupa id gejala dan nama gejala. Pada sistem ini data gejala dapat diinputkan oleh pakar maupun admin. Tampilan data gejala pada sistem dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan data gejala

## Menentukan Data Gabungan
Data gabungan merupakan data yang didapat dari relasi dari data hama dan penyakit dengan data gejala. Setiap data gabungan memiliki bobot nilai berupa nilai MB dan nilai MD . Data gabungan terdiri atas data hama dan penyakit, data gejala, data nilai MB, data nilai MD dan data nilai CF ( Certainty  Factor ).   Tampilan   data  gabungan  pada  sistem dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan data gabungan

## Menentukan Nilai CF
Data nilai CF didapat dari pengurangan antara milai MB dan   nilai   MD.   Data   nilai   cf   digunakan   untuk   proses perhitungan   konsultasi   yang   digunakan   oleh   user.   Tabel bobot untuk nilai MB dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2 untuk bobot nilai MD.
Tabel 1. Bobot Nilai MB No Keterangan Nilai MB 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup yakin 0.6 4 Sedikit Yakin 0.4 5 Tidak Tahu 0.2 6 Tidak 0 Tabel 2. Bobot Nilai MD No Keterangan Nilai MD 1 Sangat Yakin 0.11 – 0.15 2 Yakin 0.06 – 0.10 3 Sedikit Yakin 0 – 0.05

## Melakukan Proses Konsultasi
Proses konsultasi merupakan proses penerapan metode certnty factor, pada proses ini perhitungan certainty factor digunakan. Proses konsultasi dapat diakses oleh semua user pengguna sistem pakar.   Pada tahapan awal, user memilih data gejala yang ada pada form konsultasi. Form konsultasi dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Pilihan data gejala user pada form konsultasi Data   gejala   yang   dipilih user memiliki   nilai   cf   yang digunakan untuk menetukan nilai cf kombinasi. Dari 5 data gejala yang dipilih dapat dijabarkan masing nilai cf pada tabel   3   dan   penyakit   atau   hama   yang   terhubung   dengan gajala pada tabel 4.
Tabel 3. Daftar nilai cf masing masing gejala Gejala Terpilih Nilai MB Nilai MD Nilai CF 1. Tanaman Layu 2.   Pangkal   batang   berwarna hitam   menyeluruh   dan membusuk kering 3.   Daun   tampak   bercak   coklat kehitaman 4. Terdapat bercak putih di daun 0.65 0.85 0.90 0.90 0.04 0.08 0.10 0.11 0.61 0.77 0.80 0.79
ISSN : 2339-0069
dengan bintik hitam 5. Daun tampak kering 0.85 0.09 0.76
Jumlah Gejala Terpilih :  5
Tabel 4. Data hama dan penyakit yang terhubung dengan data gejala Gejala Terpilih Jenis Hama atau Penyakit yang menyerang 1. Tanaman Layu 1. Ulat Grayak 2. Kepik Hijau
3.   Lanas   (Jamur   Phythopora nicotianae)
4.   Layu   Bakteri   (Pseudomonas solanacearum)
2.   Pangkal   batang berwarna hitam menyeluruh dan membusuk kering 1.   Lanas(Jamur   Phythopthora nicotianae) 2.   Rebah   semai   (Jamur   Phytium aphanidermatum) 1.   Daun   tampak bercak coklat kehitaman 1.   Lanas(Jamur Phythopthora nicotianae) 1.   Terdapat   bercak putih di daun dengan bintik hitam ditengahnya 1. Patik / spikel (Jamur Cercospora nicotianae) 1.   Daun   tampak kering 1. Patik / spikel (Jamur Cercospora nicotianae) 2.   Kutu   daun   persik   (Myzus persicae)
Pada   tabel   4   dapat   diketahui   berbagai   penyakit   yang terhubung   dengan   gejala   –   gejala   pilihan user. Penyakit penyakit tersebut memiliki persentase masing pada sistem. Sistem   hanya   akan   menampilkan   2   penyakit   teratas   dari penyakit – penyakit yang memiliki persentase paling tinggi. Perhitungan   manual   dari   tiap   –   tiap   penyakit   dijabarkan sebagai berikut.
Rumus   untuk   mencari   persentasi   dari   nilai   CF   tiap gejala.
CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1 - CF[H,E]1]
1.   Perhitungan   manual   Lanas   (  Jamur   Phythopthora nicotianae ) CFcom1 = 0.61 + 0.77 * (1 – 0.61) (gejala 1,2) = 0.61 + (0.77 * 0.39) = 0.61 + 0.3003 = 0.9103 CFcom2 = 0.9103 + 0.80 * (1 – 0. 9103) (gejala 3) = 0.9103 + (0.80 * 0.0897) = 0.9103 + 0.07176
= 0.98206 Hasil Persentase = 0.98206 * 100% = 98.206%
2.  Perhitungan   manual   Patik   /   Spikel   (Jamur   Cercospora nicotianae )
CFcom1 = 0.79 + 0.76 * (1 – 0.79) (gejala 4,5)
= 0.79 + (0.76 * 0.21) = 0.79 + 0.1596
= 0.9496
Hasil Persentase = 0.9496 * 100%
= 94.96%
3.   Perhitungan   manual   Rebah   Semai   (Jamur   Phytium aphanidermatum) Nilai CF = 0.77 (gejala 2) Hasil Persentase= 0.77 * 100% = 77% 4. Perhitungan manual Kutu Daun Persik (Myzus persicae) Nilai CF = 0.76  (gejala 5) Hasil Persentase= 0.76 * 100% = 76% 5. Perhitungan manual Ulat Grayak Nilai CF = 0.61 (gejala 1) Hasil Persentase= 0.61 * 100% = 61% 6. Perhitungan manual Kepik Hijau Nilai CF = 0.61  (gejala 1) Hasil Persentase= 0.61 * 100% = 61% 7.Perhitungan   manual   Layu   Bakteri   (Pseudomonas solanacearum) Nilai CF = 0.61 (gejala 1)
Hasil Persentase= 0.61 * 100% = 61%
Hasil   perhiitungan   manual   menunjukan   semua   jenis penyakit   dan   hama   yang   terhubung   dengan   gejala   yang dipilih, dengan persentase masing – masing. Sistem hanya akan menampilkan hama atau penyakit dengan persentase tertinggi   pertama   dan   kedua.   Hasil   konsultasi user dapat dilihat pada tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Hasil konsultasi user
Hasil diagnosis konsultasi diatas adalah :
Lanas(Jamur Phythopthora nicotianae) Jenis Penyakit Keterangan Merupakan   jenis   penyakit   pada tembakau   yang   menyerang   bagian batang,   jika   terkena   penyakit   ini, batang   akan   berwarna   hitam   yang pada akhirnya akan meluas keseluruh bagian tanaman hingga mati Solusi

Kultur : Sterilisasi media pembibitan dengan suhu 100 C selama 30 menit - pemakaian kompos / pupuk kandang yang matang / masak dengan uji lanas negatif - pengolahan tanah yang intensif.
 Mekanis : pemantauan secara dini pada bibit yang terserang jamur - mengisolasi dan memberi tanda pada petak yang terserang penyakit - segera cabut bibit / tanaman yang terseka penyakit dan dimusnahkan.
 Kimiawi : palikasi bubur bordeaux (BB) pada bekas tanah tanaman sakit yang dicabut - aplikasi peracunan berjadwal dan ekstra
ISSN : 2339-0069
dengan fungisida / bakteriosida kasumin 5/ 75.  Hayati : Trichoderma sp Persentase 98.206 % Kemungkinan penyakit lain adalah : Patik / spikel (Jamur Cercospora nicotianae) persentase 94.96 % Hasil konsultasi user pada sistem dapat dilihat pada gambar 12 berikut.
Gambar 12. Hasil konsultasi user

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:
a.     Implementasi   metode Certainty   Factor pada   sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau memiliki  beberapa  tahapan  secara  berturut  – turut  antara lain : penentuan data hama dan penyakit serta data gejala yang ditimbulkan oleh hama dan penyakit. Manajemen data gabungan dengan cara membuat data gabungan antara data hama dan penyakit dengan data gejala. Pengujian diagnosa hama   dan   penyakit   pada   tanaman   tembakau     dilakukan dengan   memilih   data   gejala   yang   tersedia   pada   form konsultasi.
b.  Sistem pakar diagnosis hama dan penyakit pada tanaman tembakau   dalam   penelitian   ini   menggunakan   metode certainty factor untuk menentukan tingkat kepastian suatu hama  atau   penyakit  berdasarkan   data  –  data   gejala  yang dipilih. Sistem ini dibuat untuk 3 user yaitu admin, pakar dan user. Admin memiliki kewenangan untuk manajemen gejala. Mengisi data hama dan penyakit. Serta manajemen data   gabungan,   namun   pada   manajemem   data   gabungan, admin hanya terbatas pada input dan hapus data gabungan. Pakar   memiliki   kewenangan   yang   hampir   sama   dengan admin yaitu manajemen data gejala. Mengisi data ham dan penyakit.     Serta   menejemen   data   gabungan,   pada menejemen   data   gabungan   ini   pakar   memiliki   tanggung jawab   untuk   mengelola   data   nilai   cf.   Data   nilai   cf merupakan data yang hanya bisa diakses oleh pakar. User memiliki   hak   akses   untuk   melakukan   proses   konsultasi hama dan penyakit serta untuk melihal daftar hama maupun penyakit yag ada.
c.   Proses   konsultasi   yang   dilakukan   user   untuk mendapatkan   hasil   data   hama   atau   penyakit   dalam persentasenya,   nilai   tertinggi   yang   dicapai   ialah 99.985729744%.   walaupun   tidak   pernah   mencapai   angka 100%,   menggunakan   metode certainty   factor dalam penerapan sistem pakar masih sangat cocok.
d.     Penentuan   data   nilai   MD   pada   sistem   berdasarkan kesepakatan peneliti dengan pakar, sehingga menghasilkan range nilai data MD. Range data nilai MD terbagi atas 3 kriteria, yaitu sangat yakin 0.11 – 0.15, yakin 0.6 – 0.10, dan sedikit yakin 0 – 0.5. Data nilai MD digunakan pada penentuan   nilai   CF   yang   berpengaruh   pada   perhitungan certainty factor.
e.   Keakuratan proses perhitungan metode certainty factor dipengaruhi   oleh   pemilihan   data   gejala   yang   ada   pada halaman konsultasi.

## Saran
Hasil   yang   telah   dicapati   dari   penelitian   ini   masih kurang   dan   belum   sempurna,   oleh   sebab   itu   diperlukan saran untuk pengembangan selanjutnya:
a.   Pengembangan   lebih   lanjut   pada   penelitian   ini diharapkan   dapat   menambahkan   berbagai   macam   hama maupun penyakit  baru yang dapat  menambah keragaman data pada database .
b.     Penerapan   mertode   certainty   factor   dapat   diterapkan pada   komoditas   lain   hasil   dengan   memodifikasi   data   set pada database data gejala, data penyakit dan data gabungan, perubahan   data   set   ini   dimaksudkan   untuk   memudahkan pemanggilan database pada sistem sesuai dengan penelitian yang sedang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jember.Cinta  (2014). Tembakau   Cerutu   Na   Ogst Unggulan   Pertanian   Jember .   Diambil   kembali   dari Cinta Jember: www.cintajember.com
[2] Desiani,   Anita   dan   Muhammad   Arhami,  (2006), Konsep   Kecerdasan   Buatan ,   Yogyakarta   :   Andi Publisher.
[3] T.   Sutojo,   S,Si.   M.Kom,   Edy   Mulyanto,   S,   Si, M.Kom,   dan   DR.   Vincent   Suhartono,  (2011), Kecerdasan Buatan , Yogyakarta : Andi Yogyakarta.
[4] Sommerville,   I.   (2011). Software   Engineering   9th Edition. United   State   of   America:   Addison-Wesley Publishing Company Inc.