MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 67-70

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KARET MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Zainab
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Penyakit  pada  tanaman  karet  sering  menimbulkan  kerugian  ekonomis  di  perkebunan  karet.  Kerugian  yang  ditimbulkannya tidak  hanya  berupa  kehilangan  hasil  akibat  kerusakan  tanaman,  tetapi  juga  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  upaya pengendaliannya. Sistem pakar (expert system) merupakan paket perangkat lunak atau paket program komputer yang ditujukan sebagai  penyedia  nesehat  dan  sarana  bantu  dalam  memecahkan  masalah  dibidang-bidang  spesialisasi  tertentu  seperti  sains, perekayasaan,  matematika,  pertanian,  kedokteran,  dan  sebagainya.  Sesuai  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  maka kepakaran  terhadap  penyakit  tanaman  karet  perlu  diimplementasi  ke  dalam  suatu  aplikasi  komputer  dengan  menggunakan metode sistem pakar yaitu: Certainty Factor (CF). Metode Certainty Factor akan menampilkan pilihan gejala yang dapat dipilih oleh user, dimana setiap pilihan gejala akan membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir. Pada hasil akhir, sistem akan menampilkan pilihan gejala user, dan penyakit yang diderita.
Kata Kunci : Tanaman Karet, Sistem Pakar, Certainty Factor

## ABSTRACT
Diseases in rubber plants often cause economic losses in rubber plantations. The resulting losses are not only the loss of yield due to  crop damage but also  the  costs incurred in the  control  effort. The  expert system is a software package or  computer programming package intended to provide health and aids in solving problems in certain areas of specialization such as science, engineering, mathematics, agriculture, medicine, and so on. In accordance with the development of information technology, the expertise of rubber plant diseases needs to be implemented into a computer application using expert system method, namely: Certainty Factor (CF). The Certainty Factor method will display a selection of symptoms that can be selected by the user, where each choice of symptoms will take the user to the next symptom option until the final result. At the end result, the system will display the user's symptom choices, and the illness suffered.
Keywords : Rubber Plants, Expert Systems, Certainty Factor

## I. PENDAHULUAN
Tanaman  karet  merupakan  pohon  yang tumbuh  tinggi  dan  berbatang  cukup  besar  Tinggi pohon  dewasa  mencapai  15-25  meter.  Batang tanaman  biasanya  tumbuh  lurus  dan  memiliki percabangan  yang  tinggi  diatas.  Dibeberapa  kebun karet  ada  beberapa  kecondongan  arah  tumbuh tanamanya agak miring kearah utara. Batang tanaman ini  mengandung  getah  yang  dikenal  dengan  nama lateks. Daun karet terdiri dari tangkai daun utama dan tangkai  anak  daun.  Panjang  tangkai  daun  utama  3- 20cm. Panjang tangkai anak daun sekitar 3-10cm dan pada  ujungnya  terdapat  kelenjar.  Biasanya  ada  tiga anak  daun  yang  terdapat  pada  sehelai  daun  karet. Anak  daun  berbentuk  eliptis,  memanjang  dengan ujung  meruncing.Tepinya rata dan gundul Biji karet terdapat  dalam  setiap  ruang  buah.  Jadi  jumlah  biji biasanya ada tiga kadang enam sesuai dengan jumlah ruang. Ukuran biji besar dengan kulit keras. Warnaya coklat kehitaman dengan bercak-bercak berpola yang khas.  Sesuai  dengan  sifat  dikotilnya,  akar tanaaman karet  merupakan  akar  tunggang.  Akar  ini  mampu menopang  batang  tanaman  yang  tumbuh  tinggi  dan besar.
Karet  merupakan  salah  satu  komoditi perkebunan penting, baik sebagai sumber pendapatan, kesempatan kerja dan devisa, pendorong pertumbuhan ekonomi sentra-sentra baru di wilayah sekitar  perkebunan  karet  maupun  pelestarian lingkungan  dan  sumberdaya  hayati.  Namun  sebagai
negara dengan luas areal terbesar dan produksi kedua terbesar  dunia,  Indonesia  masih  menghadapi beberapa  kendala,  yaitu  rendahnya  produktivitas, terutama  karet  rakyat  yang  merupakan  mayoritas (91%) areal karet nasional dan ragam produk olahan yang  masih  terbatas,  yang  didominasi  oleh  karet remah  ( crumb  rubber ).  Rendahnya  produktivitas kebun karet rakyat disebabkan oleh banyaknya areal tua,  rusak  dan  tidak  produktif,  penggunaan  bibit bukan  klon  unggul  serta  kondisi  kebun  yang menyerupai  hutan  maka  perlu  upaya  pemberantasan penyakit  tanaman  karet  dan  percepatan  peremajaan karet.
Penyakit  karet  sering  menimbulkan  kerugian ekonomis  di  perkebunan  karet.  Kerugian  yang ditimbulkannya tidak hanya  berupa kehilangan hasil akibat  kerusakan  tanaman,  tetapi  juga  biaya  yang dikeluarkan dalam upaya pengendaliannya. Langkah- langkah pengendalian secara terpadu dan efisien guna memperkecil kerugian akibat penyakit tersebut perlu dilakukan.  Lebih  25  jenis  penyakit  menimbulkan kerusakan  di  perkebunan  karet.  Penyakit  tersebut dapat  digolongkan  berdasarkan  nilai  kerugian ekonomis  yang  ditimbulkannya.  Penyakit  tanaman karet  yang  umum  ditemukan  pada  perkebunan diantaranya : penyakit akar putih, lapuk, jamur upas, kekeringan daun, gugur dan masih banyak lagi.
Sesuai  dengan  perkembangan  teknologi informasi  maka  kepakaran  terhadap  penyakit tanaman  karet  perlu  diimplementasi  ke  dalam  suatu
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 67-70
aplikasi  komputer  dengan  menggunakan  metode sistem pakar yaitu: Certainty Factor (CF). Metode Certainty  Factor akan  menampilkan pilihan  gejala  yang  dapat  dipilih  oleh user ,  dimana setiap  pilihan  gejala  akan  membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir[1].
Menurut  Nur  Anjas  Sari,  ISSN  :  2301-9425, 2013  dengan  judul  : “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Demam  Berdarah  Menggunakan  Metode Certainty  factor” dijelaskan  bahwa  Sistem  pakar dapat menggantikan peran seorang pakar yang prinsip kerjanya dapat  memberikan  hasil  yang pasti, seperti yang dilakukan oleh seorang pakar
Pada  hasil  akhir,  sistem  akan  menampilkan pilihan  gejala user ,  dan  penyakit  yang  diderita. Sistem tersebut memberikan hasil berupa kemungkinan  penyakit  yang  dialami,  persentase keyakinan, serta nilai keyakinan yang diberikan oleh pengguna  dalam  menjawab  pertanyaan  selama  sesi konsultasi ketika menggunakan sistem ini.

## II. TEORITIS

## A. Sistem Pakar
Menurut  Kusrini  (2007)  menyatakan  bahwa sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud  disini  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian  khusus  yang  dapat  menyelesaikan  masalah yang  tidak  dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam. Sebagai  contoh,  dokter  adalah  seorang  pakar  yang mampu  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita  pasien serta  dapat  memberikan  penatalaksanaan  terhadap penyakit[2].

## B. Diagnosa (Diagnosis)
Diagnosis adalah identifikasi kondisi diri yang lainnya,  penilaian  dapat  dilakukan  dengan  melalui pemeriksaan fisik test dan dapat dibantu oleh program komputer  dirancang  untuk  memperbaiki  proses pengambilan keputusan.
Menurut  Hariman  diagnosis  adalah  suatu analisis  terhadap  kelainan-kelainan  atau  salah penyesuaian dari simptom-simptomnya. Dari penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa diagnosis adalah  adalah  satu  cara  menganalisis  suatu  kelainan dengan  mengamati  gejala-gejala  yang  nampak  dari gejala tersebut dari faktor penyebab kelainan tadi.

## C. Tanaman Karet
Karet  adalah  polimer  hidrokarbon  yang terkandung  pada  lateks  beberapa  jenis  tumbuhan. Sumber    utama  produksi  karet  dalam  perdagangan internasional  adalah  para  atau Hevea brasiliensis (suku Euphorbiaceae ).  Beberapa tumbuhan lain juga menghasilkan getah  lateks dengan sifat  yang sedikit berbeda  dari  karet,  seperti  anggota  suku  ara-araan misalnya  beringin,  sawo-sawoan  misalnya  getah perca dan sawo manila, Euphorbiaceae lainnya, serta dandelion.
Pada  masa  Perang  Dunia  II,  sumber-sumber ini dipakai untuk mengisi kekosongan pasokan karet dari  para.  Sekarang,  getah  perca  dipakai  dalam kedokteran  ( guttapercha ),  sedangkan  lateks  sawo manila  biasa  dipakai  untuk  permen  karet  ( chicle ). Karet  industri  sekarang  dapat  diproduksi  secara sintetis  dan  menjadi  saingan  dalam  industri perkaretan.
Penyakit  karet  sering  menimbulkan  kerugian ekonomis  di  perkebunan  karet.  Kerugian  yang ditimbulkannya tidak hanya berupa kehilangan hasil akibat  kerusakan  tanaman,  tetapi  juga  biaya  yang dikeluarkan dalam upaya pengendaliannya[3]. langkah-langkah  pengendalian  secara  terpadu  dan efisien  guna  memperkecil  kerugian  akibat  penyakit tersebut  perlu  dilakukan.  Lebih  25  jenis  penyakit menimbulkan  kerusakan  di  perkebunan  karet. Penyakit  tersebut  dapat  digolongkan  berdasarkan nilai kerugian ekonomis yang ditimbulkannya.
Penyakit tanaman karet yang umum ditemukan pada perkebunan adalah:
1. Penyakit Akar Putih ( Rigidoporus Microporus ) 2. Penyakit Cabang dan Batang
a. Lapuk Cabang dan Batang Fusarium
b. Jamur Upas ( Corticium Salmonicolor )
c. Kekeringan  Alur  Sadap  ( Tapping  Panel Dryness, Brown Bast )
d. Penyakit  Bidang  Sadap Mouldy  Rot ( Ceratocystis Fimbriata )
3. Penyakit Daun
a. Penyakit Gugur Daun Corynespora ( C.cassiicola )

## D. Certainty Factor
Sistem  pakar  harus  mampu  bekerja  dalam ketidakpastian[2][4].
Faktor kepastian (certainty factor)
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] ........................(1)
Keterangan : CF(H,E) = certainty  factor  hipotesa  yang dipengaruhi oleh evidence e diketahui dengan pasti MB(H,E) = measure  of  belief  terhadap hipotesa H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1) MD(H,E) = measure  of  disbelief  terhadap evidebce H, jika diberikan evidance E (antara 0 dan 1)
Certainty factor untuk kaidah premis tunggal : CF[H,E]1= CF[H] * CF[E]....................................(2)
Certainty  Factor  untuk  kaidah  dengan  kesimpulan yang serupa (similarly concluded rules) : CFcombineCF[H,E]1,2= CF[H,E]1 + CF[H,E]2 * [1- CF[H,E]1]  .............................................................(3) CFcombineCF[H,E]old,3=CF[H,E]old +CF[H,E] 3 *
(1-CF[H,E] old]   .................................................(4)
Suatu  sistem  pakar  seringkali  memiliki  kaidah lebih dari satu dan terdiri dari beberapa premis yang
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 67-70
dihubungkan  dengan  AND  atau  OR.  Pengetahuan mengenai  premis  dapat  juga  tidak  pasti,  hal  ini dikarenakan besarnya nilai (value) CF yang diberikan oleh  pasien  saat  menjawab  pertanyaan  sistem  atas premis  (gejala)  yang  dialami  pasien  atau  dapat  juga dari nilai CF hipotesa[5][6].

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Aplikasi sistem pakar yang dibangun memiliki cara  kerja  untuk  menghasilkan  suatu  keluaran  atau output  dan  cara  kerja  dari  sistem  pakar  ini,  pertama kali  user  diharuskan  memilih  salah  satu  topik permasalahan yang sedang dialami oleh user

## A. Analisa Metode Certainty Factor (CF)
Adapun logika metode Certainty Factor pada pada  sesi  konsultasi  sistem,  pengguna  konsultasi diberi pilihan jawaban yang masing-masing memiliki bobot sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Nilai User Keterangan Nilai User Tidak 0 Tidak Tahu 0.2 Sedikit Yakin 0.4 Cukup Yakin 0.6 Yakin 0.8 Sangat Yakin 1
Nilai  0  menunjukkan  bahwa  pengguna konsultasi  menginformasikan  bahwa  user  tidak mengalami  gejala  seperti  yang  ditanyakan  oleh sistem.  Semakin  pengguna  konsultasi  yakin  bahwa gejala  tersebut  memang  dialami  manusia,  maka semakin tinggi pula hasil prosentase keyakinan yang diperoleh. Proses penghitungan prosentase keyakinan diawali  dengan  pemecahan  sebuah  kaidah  yang memiliki  premis  majemuk,  menjadi  kaidah-kaidah yang memiliki premis tunggal.
Kaidah-kaidah  produksi  atau  rule  yang berkaitan  dengan  penyakit  tanaman  karet  adalah sebagai berikut:
1. If daun kuning pucat
And tepi dan ujung daun terlipat kedalam And daun gugur
And ujung ranting mati
And  benang-benang  jamur  pada  akar  berwarna putih
And sebagian akar membusuk
And tanaman mudah tumbang Then tanaman Penyakit Akar Putih
2. If daun layu
And  batang  berkerak  berwarna  merah  tua  atau hitam
And lapuk di bawah kulit
And mudah patah oleh angin Then tanaman Penyakit Jamur Upas Langkah pertama, pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut dengan menggunakan kaidah-kaidah ke-1 (satu): CF pakar (daun kuning pucat) = 0.6
CF pakar (tepi dan ujung daun terlipat kedalam) = 0.8 CF pakar (daun gugur) = 0.4 CF pakar (ujung ranting mati) = 0.8 CF pakar (benang-benang jamur pada akar berwarna putih) = 1.0 CF pakar (sebagian akar membusuk) = 0.6 CF pakar (tanaman mudah tumbang) = 0.8
Kemudian  dilanjutkan  dengan  jawaban  user seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 2. Tabel Pertanyaan dan Jawaban User Pertanyaan Jawaban T  TT  SY  CY  Y  StY Apakah daun kuning pucat? √ Apakah pada tepi dan  ujung  daun terlipat ke bagian dalam? √ Apakah daun berguguran? √
Apakah ujung pada ranting layu atau mati?
√ Apakah anda melihat  benang- benang jamur pada  akar  dan bewarna putih? √ Apakah  sebagian pada akar membusuk? √ Apakah  tanaman mudah  tumbang tanpa disertai angin yang kencang? √ Keterangan: T =  Tidak TT =  Tidak Tahu SY =  Sedikit Yakin CY =  Cukup Yakin
Y =  Yakin StY =  Sangat Yakin
Berdasarkan  jawaban  user  di  atas  maka  dapat ditentukan nilai bobot user sebagai berikut:
CF User (daun kuning pucat) Cukup Yakin = 0.6 CF User (tepi dan ujung daun terlipat kedalam) Tidak = 0.0 CF User (daun gugur) Cukup Yakin = 0.6 CF User (ujung ranting mati) Sedikit Yakin = 0.4 CF User (benang-benang jamur pada akar
berwarna putih)
Yakin = 0.8
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 67-70
CF User (sebagian akar membusuk) Cukup Yakin = 0.6 CF User (tanaman mudah tumbang) Cukup Yakin = 0.6
Langkah kedua, kaidah-kaidah tersebut kemudian  dihitung  nilai  CFnya  dengan  mengalikan CF Pakar dengan CF User menjadi:
CF[H,E] 1 =  CF[H] 1 * CF[E] 1
=   0.6 * 0.6 =   0.36
CF[H,E] 2 =  CF[H] 2 * CF[E] 2
=   0.8 * 0.0
=   0.0 CF[H,E] 3 =  CF[H] 3 * CF[E] 3 =   0.4 * 0.6 =   0.24 CF[H,E] 4 =  CF[H] 4 * CF[E] 4
=   0.8 * 0.4
=   0.32 CF[H,E] 5 =  CF[H] 5 * CF[E] 5 =   1.0 * 0.8 =   0.8 CF[H,E] 6 =  CF[H] 6 * CF[E] 6 =   0.6 * 0.6 =   0.36 CF[H,E] 7 =  CF[H] 7 * CF[E] 7
=   0.8 * 0.6 =   0.48
Langkah yang terakhir adalah
mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing-masing kaidah.  Berikut  adalah  kombinasikan  CF[H,E] 1 dengan CF[H,E] 2 :
CF combine CF[H,E] 1,2 = CF[H,E] 1 + CF[H,E] 2 * (1-CF[H,E] 1 ] = 0.36 + 0.0 * (1-0.36) = 0.6 + 0.0 * 0.64 = 0.38 old
CF combine CF[H,E] old3 = CF[H,E] old + CF[H,E] 3 * (1-CF[H,E] old ]
= 0.38 + 0.24 * (1-0.38)
= 0.38 + 0.24 * 0.62 = 0.52 old2
CF combine CF[H,E] old2,4 = CF[H,E] old2 + CF[H,E] 4 * (1-CF[H,E] old2 ]
= 0.52 + 0.32 * (1-0.52)
= 0.52 + 0.32 * 0.48 = 0.67 old3
CF combine CF[H,E] old3,5 = CF[H,E] old3 + CF[H,E] 5 * (1-CF[H,E] old3 ] = 0.67 + 0.8 * (1-0.67) = 0.67 + 0.8 * 0.33 = 0.93 old4
CF combine CF[H,E] old4,6 = CF[H,E] old4 + CF[H,E] 6 * (1-CF[H,E] old4 ]
= 0.93 + 0.36 * (1-0.93) = 0.93 + 0.36 * 0.07 = 0.96 old5
CF combine CF[H,E] old5,7
= CF[H,E] old5 + CF[H,E] 7 * (1-CF[H,E] old5 ] = 0.96 + 0.48 * (1-0.96) = 0.96 + 0.48 * 0.04
= 0.98 old6
CF[H,E] old 6 * 100% = 0.98 * 100 % = 98 %
Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa perhitungan Certainty  Factor pada  tanaman  karet tersebut  terdiagnosa  penyakit    Akar  Putih  dengan memiliki persentase tingkat keyakinan 91%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  disimpulkan, yaitu:
1. Gejala  penyakit  tanaman  karet  dipersentasekan ke  dalam  rule  dengan  menggunakan  metode Certainty Factor (CF).
2. Dengan  penerapan  metode Certainty  Factor (CF) dapat dilakukan diagnosa terhadap penyakit tanaman karet.
3. Menggunakan  Visual  Basic  .Net  2008  sebagai teknik  perancangan  program  dengan  penerapan metode Certainty Factor (CF) untuk menciptakan  suatu  sistem  pakar  diagnosa penyakit tanaman karet.

## REFERENSI
[1]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta, 2005.
[2]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3]  R. Miranda, N. A. Hasibuan, P. Pristiwanto, and M. Mesran, “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  JAMUR AKAR  PUTIH  (RIQIDOPORUS  LIGNOSUS)  PADA TANAMAN KARET (HAVEA  BRASILIENSIS) DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[4]  Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN
METODE
CERTAINTY  FACTOR  (CF),” J.  INFOTEK ,  vol.  2,  no.  1, Feb. 2017.
[5]  N. A. Hasibuan, K. Yusmiarti, F. T. Waruwu, and R. Rahim, “Expert  systems  with  genetics  probability,” Int.  J.  Res.  Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 112–116, 2017.
[6]  R.  R.  Fanny,  N.  A.  Hasibuan,  and  E.  Buulolo, “PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ASIDOSIS TUBULUS RENALIS
MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY    FACTOR DENGAN  PENULUSURAN  FORWARD  CHAINING,”
MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[7]  Mesran, Visual Basic . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2009.
[8]  D.  A  and  M.  Arhami, Konsep  Kecerdasan  Buatan . Yogyakarta, 2006.