Rengga Adinata 1 , Sita Muharni 2 , M. Adie Syaputra 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Dharma Wacana
2 Jalan Kenangan No.3 Mulyojati Kota Metro, Lampung Email : rangga.cv@gmail.com

## ABSTRAK
Singkong atau ubi kayu merupakan pohon tropika dan subtropika. Di indonesia singkong menjadi salah  satu  olahan  pangan  karena  karbohidratnya  dan  dapat  dijadikan  keripik,  produksi  hasil  pertanian singkong merupakan produksi terbesar dan memiliki potensi sebagai bahan baku yang penting. Penghasil singkong terbesar sendiri berada di lampung, akan tetapi kualitas singkong dinegara kita sangat menurun. Salah  satu  hal  penyebab  yang  membuat  kualitas  singkong  adalah  penyakit  yang  menyerang  tanaman  ubi kayu atau singkong, dengan adanya permasalahan tersebut agar dapat membantu petani dalam menangani masalah  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman  singkong  dengan menggunakan metode certainty factor. Sistem menggunakan metode certainty factor ini memilih gejala yang dialami  pada  tanaman  singkong  kemudian  menggunakan  nilai  interprestasi,  maka  sistem  akan menghasilkan  diagnosa  penyakit  tersebut.  Hasil  uji coba  aplikasi  ini  sistem  mampu  mengidentifikasi  jenis penyakit.
Kata Kunci : Certainty Factor, Sistem Pakar, Singkong, Website

## I. PENDAHULUAN

## 1.1      Latar Belakang Masalah
Tanaman singkong merupakan  tanaman yang menjadi  salah  satu    komoditas  pertanian  di Indonesia.  Mempunyai  lahan  yang  cukup  luas, Indonesia  juga  memiliki  iklim  dan  tanah  tropis, cocok  untuk  mengembangkan  komoditas  singkong. Tanaman  ini  mampu  tumbuh  di  dataran  tinggi  dan rendah  tidak  mengenal  musim.  Provinsi  Lampung sendiri  merupakan  daerah  penghasil  singkong terbesar  di  Indonesia.  Penghasil  singkong  di Provinsi  Lampung  adalah  Kabupaten  Tulang Bawang  dengan  luas  panen  singkong  mencapai 19,886/ Ha dan  produksi  singkong  yang  dihasilkan mencapai  494,615  ton.  Kabupaten  Tulang  Bawang merupakan  salah  satu  penyangga  pangan  terutama untuk  komoditi  singkong  yaitu  sebesar  248,73 Kuintal per Ha . (Badan Pusat Statistik,2017).
Kerusakan  pada  tanaman  singkong  ini diakibatkan  penyakit  dan  menjadi  salah  satu ancaman  yang  dapat  mengurangi  produktifitas singkong. Penanggulan yang dilakukan masih secara  sederhana,  terkadang  tidak  sesuai  yang diharapkan.  Hal  ini  dapat  berdampak  pada  kualitas hasil panen dan tingkat produktifitas dari komoditi singkong tersebut.  Keterbatasan  informasi menjadi salah satu hambatan petani yang mengakibatkan  lambatnya  penanganan  pada  lahan yang  terkena  penyakit  tersebut,  hal  ini  dapat mengakibatkan  meluasnya penyakit yang
menyerang lahan  tersebut kelahan yang lain .Maka diperlukan sebuah sistem yang  dapat memudahkan masyarakat  terutama  petani untuk mengetahui mendiagnosis penyakit ter sebut serta penanggulangan.
Dalam bidang komputer dan informatika, kerumitan dan kesulitan dapat ditanggulangi dengan menyediakn suatu  perangkat  lunak  (sistem pakar)  maka digunakan  metode certainty  factor yang merupakan salah satu teknik untuk mengatasi  ketidakpastian  dalam  mengambil keputusan.  Metode certainty  factor dipilih karena  metode  ini  cocok  dalam  proses penentuan  identifikasi  penyakit,  dan  hasil dari penerapan metode ini adalah persentase. Persentase  sistem  disini  merupakan  tingkat akurasi penentuan penyakit yang menjangkiti tanaman singkong.
Berdasarkan kesimpulan diatas ini menerapkan sistem pakar berbasis web yang dapat mengiagnosa penyakit menyerang tana man singkong di kabupaten Tulang  bawang.
Metode certainty  factor merupakan  faktor kepastian.  Suatu  metode  yang  digunakan  untuk menyatakan  kepastian  dalam  sebuah insident (hipotesis  atau  fakta)  yang  berdasarkan  penilaian pakar  atau  bukti  yang  ada.  Untuk  dapat mengidentifikasi  jenis  penyakit  maka  dapat melakukan  perhitungan certainty  factor untuk mengetahui  nilai  CF  dari  setiap  gejala  yang mengidetifikasi jenis hipotesis. Hasil dari peritungan  ini  akan  digunakan  dalam  proses perhitungan combine CF  berdasarkan evidance . Kesimpulan  dalam  mengidentifikasi  penyakit tanaman  singkong  dapat  didapatkan  dari  hasil perhitungan combine CF  berdasarkan  gejala  yang terjadi.  Dalam  mengungkapkan  tingkat  keyakinan digunakan  suatu  nilai  CF  untuk  mengasumsikan tingkat  keyakinan  oleh  seorang  pakar  dalam menentukan  suatu  data.  Berikut  adalah  Rumus dasar dari Certainty Factor sebagai berikut : a. Rumus 1 hipotesa mempunyai 1 CF rule , 1 evidence , dan 1 CF evidence .
CF[H, E] = CF[E] * CF[Rule] Dimana:
1. CF[H,  E]  :  cf  dari  hipotesis  yang dipengaruhi evidence
2. CF[E] = besar CF dari evidence
3. CF[ Rule ] = besar CF dari pakar
b. Rumus  1  hipotesa  mempunyai  1  CF  rule, banyak evidence, dan banyak CF evidence
CF[H, E] = min { CF[E1] | CF[E1] | CF[En] } * CF[Rule]
Dimana:
1. CF[H,  E]  :  cf  dari  hipotesis  yang dipengaruhi evidence
2. CF[E] = besar CF dari evidence
3. CF[Rule] = besar CF dari pakar
c. Rumus banyak hipotesa mempunyai banyak evidence , dan banyak CF evidence.
Jika kedua CF > 0, maka rumusnya adalah: CF[H, E] = CF[lama] + CF[baru] (1-CF[lama]) Jika kedua CF < 0, maka rumusnya adalah: CF[H, E] = CF[lama] + CF[baru] (1+CF[lama]) Jika  kedua  salah  satu  CF  <  0,  maka  rumusnya adalah:
CF[H, E] = CF[lama] + CF[baru] / 1 - min(CF[lama] | CF[lama])
Dimana:
1. CF[H,  E]  :  cf  dari  hipotesis  yang dipengaruhi evidence
2. CF[lama]  =  CF  pertama  atau  CF  hasil perhitungan sebelumnya
3. CF[baru] = CF kedua atau CF selanjutnya
Metode certainty factor mempunyai  kelebihan dan  kekurangan,  adapun  kelebihan  dari  metode certainty factor antara lain :
1. Metode  ini  cocok  dipakai  dalam  sistem pakar  untuk  mengukur  sesuatu  apakah pasti atau tidak pasti dalam mendiagnosis dan mengidentifikasi.
2. Perhitungan  dengan  metode  ini  dalam sekali hitung hanya dapat mengolah dua data saja sehingga keakuratan data dapat terjaga.
Adapun  kekurangan  dari  metode certainty factor antara lain:
1. Ide  umum  dari  pemodelan  kepastian manusia  dengan  menggunakan numeric certainty  factor biasanya  diperdebatkan sebagian orang akan membantah pendapat  bahwa  formula  untuk  metode certainty  factor diatas  memiliki  sedikit kebenaran.
2. Metode ini dapat mengolah ketidakpastian  /  kepastian  hanya  dua data  saja  perlu  dilakukan  beberapa  kali pengolahan  data  untuk  data  yang  lebih dari dua buah

## 1.3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Basis Pengetahuan
Gejala penyakit tanaman singkong  yang membuat hasil panen petani menurun ditunjukan pada  tabel  1.  Jenis  penyakit  tanaman  singkong dintara  lain  yaitu  hawar  bakteri,  layu  bakteri, bercak coklat, daun baur, Daun Phyllostica, jenis dan kode penyakit ditunjukan pada tabel 2.

## Tabel 1. Gejala Penyakit
Kode Gejala Bobot G01 Bercak Berwarna Coklat 0,4 G02 Bercak Bentuk Tidak Teratur 0,8 G03 Daun Gugur Dan Mati Ujung 0,2 G04 Tanaman Layu 0,6 G05 Tiap Bercak Meliputi Seperlima Dari Luas Helaian Daun 1,0 G06 Bercak Daun Tanpa Batas Yang Jelas 1,0 G07 Daun Berwarna Coklat 0,8 G08 Bercak Dengan Tepi Yang Kurang Jelas 1,0 G09 Bercak Besar Dan Berwarna Coklat 0,6 G10 Bercak Bercak Besar Pada Daun 0,2 G11 Bercak Bersudut-Sudut (Angular) 1,0 G12 Bercak Kebasah Basahan 0,2 G13 Bercak Daun Besar 1,0
Journal Computer Science and Informatics System : J-Cosys Vol 2 No 1 April 2022 https://e-jurnal.dharmawacana.ac.id/index.php/JCO
Kode Nama Penyakit P01 Hawar Bakteri P02 Layu Bakteri P03 Bercak Coklat P04 Daun Baur P05 Daun Phyllostica
B. Rule CF Penerapan metode certainty
factor diperlukan beberapa rule dengan memberikan nilai bobot gejala oleh seorang pakar. Pakar memberikan  nilai  bobot    untuk  setiap  gejala  dari 0,2-1,0 dapat ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3 . Nilai Interprestasi CF No Keterangan Bobot 1 Ragu-ragu 0,2 2 Mungkin 0,4 3 Sangat Mungkin 0,6 4 Hampir Pasti 0,8 5 Pasti 1,0 C. Perhitungan  Metode Certainty  Factor pada
Suatu Kasus
1. Menentukan  nilai Certainty  Factor pakar untuk masing-masing premis (ciri).
Kode Nama Gejala CF Rule GO1 Apakah Bercak Berwarna Coklat 0,4 2. Penentuan Certainty Factor User Kode Nama Gejala Jawaban CF Rule G01 Daun Bercak Berwarna Coklat Mungkin 0,4 3. Rule-rule  yang  baru  tersebut  kemudian dihitung  nilai Certainty  Factor pakar dengan Certainty factor User menggunakan persamaan.
Rumus dasar : CF(H,E) = CF[E] * CF[rule]
= CF[user] * CF[pakar] CF CF User CF Rule CF (H,E) 1 0,4 X 0,4 0,16
Kesimpulan : CF terakhir merupakan CFpenyakit,  berdasarkan  hasil  perhitungan  CF di  atas,  maka  CF  penyakit  adalah 0,16 . Selanjutnya hitung persentase keyakinan terhadap penyakit dengan persamaan.
Presentase Keyakinan   =  CF*100% =   0,16 * 100% = 16%
Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa perhitungan certainty  factor yang  dilakukan jenis penyakit Bercak Daun Phyllosticta memili ki tingkat keyakinan sistem 16%.

## 1.4     Kesimpulan Dan Saran
A. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan hasil pengujian  aplikasi  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut :
1. Penerapan  metode certainty  factor sangat sesuai  digunakan  pada  sistem  pakar identifikasi  penyakit  tanaman  singkong sehingga  dapat  diketahui  hasil  tingkat kepastian  identifikasi  penyakit  dengan menentukan nilai CF dari beberapa gejala penyakit tanaman singkong dan penentuan CF user kemudian dapat mengidentifikasi penyakit tanaman singkong dengan melihat  tingkat  akurasi    keyakinan  dan cara penanganan serta solusinya.
2. Aplikasi sistem pakar untuk mengidentifik asi  penyakit  pada  tanaman  singkong dengan  menggunakan  metode certainty factor dan  pemograman  PHP  dapat membantu meminimalisasi serangan penyakit  pada  tanaman  singkong  serta meminimalisasi  kerugian  yang  diderita petani singkong.

## B. Saran
3. Pengembangan disarankan dapat
dilakukan   dengan menggunakan metode lainnya  dan  dapat  diimplementasikan berbasis  web  dan  android  agar  sistem pakar dapat digunakan untuk umum.
Adi  Sucipto1,  Y.  F.  (2019). Penerapan  Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf  Tulang  Belakang. Bandar lampung: Fakultas  Teknik  dan  Ilmu  Komputer (FTIK).
Aryasa,  K.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Tanaman Agribisnis Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Indonesia: Sistem Informasi Dan
Teknologi Vol.7.
Candra,  A.  (2017). Sistem  Pakar  Penyelesaian Metode Certainty Factor. Indonesia.
Durkin,  J.  (1994). Pengertian  Tentang  Sistem Pakar  dalam  program  komputer  yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah.
Ginanjar.  (2014). rangkaian  atau  sejumlah halaman  web  di  internet  yang  memiliki topik saling berkaitan untuk mempresentasikan suatu informasi .
Hidayat,  M.  (2012). Buku  Perancangan  Sistem Pakar Menurut Para ahli dalam beberapa definisi Sistem Pakar.
Ignizo.  (1991). Sistem  pakar  adalah  suatu  model dan prosedur yang berkaitan, dalam suatu domain  tertentu,  yang  mana  tingkat keahliannya.
Kadir.  (2014). Sistem  pengakses  informasi  dalam internet.
Mohammad  Arifin,  S.  E.  (2017). Penerapan Metode  Certainty  Factor  Untuk  Sistem Pakar  Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit Tembakau. Indonesia: Berkala Sainteck.
Panduan,  B.  (2017). Penulisan  Laporan  Skripsi. Metro: STMIK Dharma Wacana.
Riley,  G.  d.  (2005). suatu  sistem  komputer  yang bisa  menyamai  atau  meniru  kemampuan seorang pakar.
Rudi  Haryanto,  K.  S.  (2018). Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  dan  Hama  Pada Tanaman  Tebu  Menggunakan  Metode certainty factor. Indonesia: Jointects.
Suharto. (2012). web berbeda, internet menggunakan  TCP/IP  sebagai  protocol sedangkan  web  menggunakan  HTTP
(Hyper Text Transfer Protocol) .
Sutojo, d. (2011). Landasan Teori Sistem pakar. Jogyakarta.
Sutojo,  d.  (2013). Perancangan  Sistem  Pakar Untuk  Mengidentifikasi  Penyakit  Pada Tanaman Semangka Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Medan: STMIK Budi Dharma.