## P ENGEMBANGAN S ISTEM D IAGNOSA H AMA D AN P ENYAKIT P ADA T ANAMAN J AGUNG B ERDASARKAN I NTENSITAS K ERUSAKAN M ENGGUNAKAN M ETODE C ERTAINTY F ACTOR
R. Ramdan Kusumahdinata 1) , Aso Sudiarjo 2) , Missi Hikmatyar 3) , R. Arif Malik Ramadhan 4)
1,2,3 Program Studi Teknik informatika, Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan
4 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Perjuangan Jl. Peta No.177, Kahuripan, Kec. Tawang, Kab. Tasikmalaya, Jawa Barat 46115
e-mail: 1903010026@unper.ac.id 1) , asosudiarjo@gmail.com 2 ) , hikmatyarmissi@gmail.com 3), am.ramadhan@gmail.com 4)
Abstrak: Tanaman  jagung  memiliki  potensi  untuk  terkena  serangan  hama atau  penyakit  yang  bisa  muncul  sewaktu-waktu seperti  hawar  daun,  karat  daun  dan  bulai.  Kendala  yang  menghadap  petani  kadang  kurang  nya  informasi  tentang  gejala gejala yang ditemukan sehingga kadang dalam diagnosisnya tidak tepat dan pengobatannya salah sehingga mengakibatkan berkurangnya hasil produksi jagung. Bersamaan dengan kemajuan teknologi, telah dihasilkan juga sebuah teknologi yang dapat mengadopsi pola pikir manusia, yakni teknologi kecerdasan buatan. atau AI atau Artificial Intelligence. diantaranya sistem pakar, merupakan sistem berbasis komputer yang mengadopsi ilmu dan pengalaman dari seorang pakar, dan teknik penalaran  untuk  memecahkan  suatu  permasalah,  mirip  dengan  bagaimana  seorang  ahli  dalam  bidan  tertentu  dalam menyelesaikan masalahnya. Hasil akurasi diagnosa akibat serangan hama dan penyakit menggunakan perhitungan manual berdasarkan  intensitas  kerusakan  dimana  kerusakan  akibat  serangan  belalang  termasuk  rendah  38,8%,  akibat  serangan penyakit hawar daun  termasuk rendah 24,4%, akibat serangan penyakit karat daun termasuk sangat rendah 2,9% dan hasil akurasi  diagnosa  menggunakan  sistem  berdasarkan  intensitas  kerusakan  dimana  akibat  serangan  belalang    termasuk rendah  43,4%,  akibat  serangan  penyakit  hawar  daun  termasuk  sedang  dengan  akurasi  47,37%  dan  akibat  serangan penyakit karat daun termasuk sangat rendah 14,29%

## Kata Kunci — Certainty Factor, Sistem Pakar, Tanaman Jagung
Abstract: Corn plants have the potential to be attacked by pests or diseases that can appear at any time, such as leaf blight, leaf rust and downy mildew. The obstacles faced by farmers are sometimes a lack of information about the symptoms found so that sometimes the diagnosis is not correct and the treatment is wrong, resulting in reduced corn production. Along with technological  advances,  a  technology  has  also  been  produced  that  can  adopt  human  thought  patterns,  namely  artificial intelligence  technology.  or  AI  or  Artificial  Intelligence.  including  expert  systems,  which  are  computer-based  systems  that adopt the knowledge and experience of an expert, and reasoning techniques to solve a problem, similar to how an expert in a particular field solves the problem. The results of the accuracy of diagnosis due to pest and disease attacks using manual calculations based on the intensity of damage where damage due to grasshopper attacks is 38.8% low,  24.4% due to leaf blight attacks is low, 24.4% due to leaf rust attacks is very low 2.9% and the results of diagnostic accuracy using a system based on the intensity of damage where the result of grasshopper attacks is low at 43.4%, the result of leaf blight attacks is moderate with an accuracy of 47.37% and the results of leaf rust attacks are very low at 14.29%
Keywords — Certainty Factor, Expert System, Corn Plant

## I. P ENDAHULUAN
agung adalah sebuah produk pertanian yang berharga dan tentunya mempunyai nilai penting dalam pengembangannya  subsektor  tanaman  pangan.  tidak  hanya  digunakan  sebagai  makanan  manusia, namun  juga  bisa  digunakan  untuk  untuk  ayam,  kambing,  sapi,  dan  hewan  ternak  lainnya[1]. kuantitas  produksi,  kapasitas,  harga  jagung  selalu  mengalami  kenaikan  karena  dipengaruhi  oleh fluktuasi.  besarnya permintaan jagung di pasar domestik tentunya akan memberikan kemungkinan bagi indonesia  untuk  mencapai  keseimbangan  pasokan  dan  permintaan  jagung.  tanaman  jagung  memiliki potensi  untuk  mudah  akan  terkena  serangan  hama  dan  penyakit  yang  bisa  muncul  sewaktu-waktu. Beberapa  penyakit  dan  hama  yang  umum  menyerang  tanaman  jagung  meliputi  busuk  pelepah,  bulai, J
karat daun, busuk batang, dan banyak lainnya. di Indonesia, hama atau penyakit yang sering ditemukan menyerang  tanaman  jagung  adalah  belalang,  karat  daun  dan  hawar  daun.  Intensitas  kerusakan  akibat hama  juga  perlu  diperhatikan  karena  dapat  mempengaruhi  hasil  panen  jagung  dan  menurunkan  nilai jualnya.  terkadang  karena  bermacam  macam  penyakit  dan  hama  tentunya  akan  membuat  petani mengalami kebingungan dalam memilih ataupun menentukan jenis obat apa yang harus diberikan pada tanaman jagung nya tersebut
Inilah yang akan membuat seorang petani susah dalam mendapatkan hasil yang baik terkadang petani dalam mengambil keputusannya kadang kurang benar atau kurang tepat, sehingga tingkat produktivitas menurun untuk mengatasi masalah ini, tentunya diperlukan keahlian seorang ahli dalam bidang tanaman jagung  yang  mana  akan  membantu  petani  dalam  mengidentifikasi  jenis  hama  apa,  jenis  penyakit  apa serta pengobatan apa yang harus diberikan pada tanamannya tersebut
Sistem  pakar  sebuah  ilmu  komputer  yang  mengadopsi  sebuah  ilmu  pengetahuan  dari  manusia, dimana  hasil  dari  pengetahuan  manusia  tersebut  akan  dipindahkan  kedalah  komputer  yang  mana tujuannya  untuk  membantu  manusia  dalam  menangani  sebuah  permasalahan  yang  biasanya  harus dibantu  dengan  seorang  ahli  dalam  bidang  tersebut  [2].  Dalam  merancang  sistem  pakar  penulis mewawancarai  seorang  dosen  agroteknologi  yang  mana  ilmu  dan  pengalaman  tersebut  disimpan kedalam  komputer  yang  mana  sistem  ini  akan  membantu  petani  dalam  menyelesaikan  masalahnya layaknya seorang pakar.
Certainty  Factor adalah  sebuah  teknik  untuk  menguji  tingkat  kepastian  suatu  kebenaran,  baik  itu bersifat pasti atau tidak pasti [3]. metode cocok untuk sebuah sistem pakar yang berfokus pada diagnosa kondisi  yang  belum  pasti.  Dalam  konteks  tersebut,  sistem  pakar  akan  diimplementasikan  untuk menyelesaikan permasalahan pada hama,penyakit pada tanaman jagung.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Pengertian Sistem Pakar
Suatu ilmu yang beroperasi dengan cara mengintegrasikan pengetahuan dan keahlian seorang ahli di bidang tertentu,  lalu mentransfernya ke dalam komputer dengan antarmuka  yang mendukung manusia mengatasi  situasi  yang  dilakukan.  Dengan  sistem  ini,  manusia  mampu  mengambil  keputusan sebagaimana dilakukan oleh seorang ahli dalam bidang tersebut [4].

## B. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  ialah  kumpulan  informasi  yang  memiliki  pengetahuan  yang  relevan  guna mengatasi  masalah,  terutama  dalam  suatu  domain  atau  bidang  tertentu.  Ada  beberapa  pendekatan fundamental pengetahuan umum digunakan, ialah 1. IF-THEN inferensi berbasis aturan ( Rule - Based Reasoning ) Pada aturan ini, ilmu dapat dinyatakan melalui  penerapan  pola-pola  aturan.  pendekatan  ini  relevan  ketika  terdapat  pengetahuan  dari sejumlah pakar dalam sebuah persoalan khusus, kemudian para pakar mampu menangani persoalan tersebut secara berangsur-angsur atau beraturan.
2. Penalaran berbasis kasus merupakan metode di mana pengetahuan tersimpan dalam basis data yang berisi  solusi-solusi  dari  situasi  sebelumnya.  Saat  dihadapkan  pada  situasi  baru  atau  fakta  terkini, metode  ini  akan  menerapkan  pengetahuan  yang  sudah  ada  untuk  menurunkan  solusi  yang  sesuai dengan keadaan saat ini.
C. Metode Certainty Factor
Metode Certainty  Factor (CF)  pertama  kali  diajukan  oleh  Buchanan  dan  Shortliffe  tahun  1975 sebagai  solusi  menangani  ketidakjelasan  dalam  pandangan  pakar  (Inexact  reasoning).  Seorang  pakar, (misalnya,  seorang  ahli  dalam  bidang  tertentu  sering  menganalisis  informasi  yang  tersedia menggunakan  ekspresi  seperti  misalnya  “mungkin  benar”,”  benar”.  Untuk  mengaplikasikan  Certainty Factor  (CF)  ini  guna  membantu  menggambarkan  tingkat  kepastian  seorang  specialis  terhadap permasalahan yang dihadapi, dengan menggunakan metode certainty factor sesuai untuk mendiagnosis permasalahan yang belum jelas kepastiannya [5]. Certainty factor ini didefinisikan sebagai berikut.
1. CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H,E)
2. CF[H,E] =MB user * MD pakar
3. CFcombinasi = CF sebelum+ CF baru * (1-CF sebelum ) Keterangan: CF (H, E)  :    Certainty Factor MB (H, E)  :   tingkatan  kepercayaan  (measure  of  belief)  tentang hipotesis yang  dipengaruhi  oleh evidence .
E :   Evidence (Peristiwa atau fakta)
H :   Hipotesis (Dugaan)
MD (H, E)  :   Ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H dipengaruhi oleh gejala E

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Yaitu  serangkaian  langkah  –  langkah  dalam  sebuah  penelitian  yang  terstruktur  dengan  baik. tujuannya adalah memastikan bahwa pelaksanaan penelitian menghasilkan hasil relevan dengan target penelitian. berikut adalah langkah – langkahnya:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Identifikasi Masalah
Penjelasan ini membahas  kejadian pada serangan hama dan penyakit serta intensitas kerusakan pada tanaman jagung.
B. Pengambilan Data
1. Wawancara
Penelitian  ini  melibatkan  wawancara  dengan  dosen  agro  teknologi  sebagai  metode  untuk mengumpulkan data. pertanyaan-pertanyaan langsung diajukan kepada mereka untuk memperoleh data dan informasi yang sesuai kebutuhan penelitian.
2. Studi Literatur
Mengumpulkan data - data dari jurnal dan internet yang sesuai dengan permasalahan
C. Menetapkan Data Hama Dan Penyakit
Pada  tahapan  ini  peneliti  menetapkan  daftar  nama  hama  dan  penyakit  untuk  dimasukan  kedalam sebuah  sistem  berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  didapatkan  sesuai  studi  literatur  dan wawancara.

## D. Menetapkan Data Gejala Hama Dan Penyakit
Pada  tahapan  ini  peneliti  menetapkan  daftar  gejala  -gejala  yang  sudah  terkumpul  dimana  akan dimasukan  kedalam  sebuah  sistem  berdasarkan  hasil  pengumpulan  yang  didapatkan  sesuai  studi literatur dan wawancara E. Menetapkan Rule
Pada  tahapan  ini  dimana  sebuah  pengetahuan  pakar  akan  dipindahkan  menjadi  sebuah  rule  yang mana  nanti  akan  melakukan  proses  pencarian  dari  sebuah  rule  tersebut  dari  hasil  proses  pencarian tersebut akan menghasilkan kesimpulan terhadap diagnosa pada hama dan penyakit tanaman jagung.

## F. Melakukan Perhitungan
Pada  tahapan  ini  dimana  rule  -  rule  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya  akan  melakukan  proses perhitungan proses perhitungan tersebut dengan pencarian rule sebelumnya yang sudah di ubah menjadi sebuah nilai.

## G. Intensitas Kerusakan
Pada  tahapan  ini  dimana  proses  perhitungan  intensitas  kerusakan  di  bagian  daun  yang  mana intensitas ini akibat oleh serangan hama, penyakit dan proses perhitungan tersebut menggunakan rumus berikut:
a. Disease Incidence
Di tahapan disease incidence ini akan menghitung jumlah akibat serangan dari hama dan penyakit.

## H. Implementasi Sistem
Tahap ini merupakan meletakkan sebuah rancangan yang sudah dirancang sebelumnya dimana akan menjadi sebuah website yang sudah mempunyai warna bukan lagi berbentuk wireframe
I. Uji Coba Sistem
Pada fase ini kami menggunakan black box test untuk menguji semua elemen dari sistem yang diimplementasikan
J. Pengujian Diagnosa Secara Manual
Pada  pengujian  ini  dimana  penulis  dan  pakar  melakukan  pengujian  dengan  menganalisa  gejala  – gejala yang ada dimana akibat serangan oleh hama, penyakit yang mana nanti akan diagnosis oleh pakar sesuai pengetahuannya tersebut.

## K. Pengujian Diagnosa Secara Sistem
Pada pengujian disini hampir sama tahapannya seperti pengujian manual namun yang berbeda pada tahapan ini penulis menggunakan sebuah sistem yang sudah di program dari segi gejala, data penyakit, data hama, intensitas kerusakan dan hasil diagnosa nya.

## L. Perbandingan Hasil Akurasi Diagnosa Secara Manual Dan Sistem
Tahapan ini dimana akan melakukan perbandingan dari sebuah hasil akurasi secara manual atau dari diagnosa seorang pakar dan diagnosa hasil dari sebuah sistem yang sudah di program.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Menetapkan Data Hama Dan Penyakit
Data –  data hama, penyakit  yang diambil oleh penulis dari beberapa sumber seperti internet,  jurnal dan hasil wawancara ke petani. berikut 10 data penyakit dan hama pada tanaman jagung yang diperoleh
Tabel 1. Data Hama Dan Penyakit
No Kode Nama Opt 1 O1 Belalang ( Valanga sp ) 2 O2 Penyakit Bulai ( Peronosclerospora sp) 3 O3 Ulat Tanah ( Agrotis ipsilon ) 4 O4 Penggerek Batang ( Ostrinia furnacalis ) 5 O5 Kutu Daun ( Aphis sp) 6 O6 Penggerek Tongkol ( Helicoverpa armigera ) 7 O7 Ulat Grayak ( Spodoptera frugiperda ) 8 O8 Gosong ( Ustilaginoidea sp) 9 O9 Penyakit Karat ( Puccinia sorghi ) 10 O10 Hawar daun ( Helminthosporium turcicum )
Data jenis – jenis opt seperti Penggerek tongkol( Helicoverpa armigera ), Belalang ( Valanga sp ), Ulat Grayak( Spodoptera frugiperda ) , Ulat tanah( Agrotis ipsilon ),  Penggerek batang ( Ostrinia furnacalis ), ,Kutu daun ( Aphis sp), Setiap jenis penyakit diberi kode dengan huruf dan angka.

## B. Intensitas Kerusakan
Pada  Tahapan  in  dimana  menghitung  jumlah  tanaman  jagung  yang  terserang  serangan  hama, penyakit selanjutnya akan dihitung menggunakan disease incidence .
1. Mengelompokkan Jumlah Tanaman Yang Terserang
Tabel 2. Scoring Kerusakan Nama Hama Atau Penyakit Jumlah Tanaman Yang Terserang Belalang 23 Tanaman Jagung Penyakit Hawar 27 Tanaman Jagung Penyakit Karat Daun 5 Tanaman Jagung
Hasil  didapat  dari  30  sample  tanaman  jagung  dimana  tiap  masing  -masing  pohon  jagung  dihitung serangannya dari per tanaman jagung
2. Melakukan Proses Perhitungan
a. Tanaman Yang Terserang Hama Belalang
Intensitas kerusakan =
=23 / 30 x 100 % = 0,766 x 100 % = 76,6 %
b. Tanaman Yang Terserang Penyakit Hawar Daun
Intensitas kerusakan =
=27 / 30 x 100 %
= 0,9x 100 %
= 90 %
c. Tanaman Yang Terserang Penyakit Karat Daun
Intensitas kerusakan =
= 5 /30 x 100% = 0,166 x 100 % = 16,6 %

## C. Melakukan Perhitungan
Berikut  ini  adalah  tabel  yang  menampilkan  hasil  diagnosa  yang  dilakukan  oleh  pengguna  terhadap tanaman jagung.
Tabel 3. Tabel Sampel Nilai Diagnosa Tanaman Jagung KODE Gejala MB MD Jawaban User Nilai User G029 Adanya bekas gigitan pada Daun dan serangan umumnya dari tepi daun 1 0 Kemungkinan Besar Ya 0,6 G030 warnanya hijau keabu-abuan atau coklat 1 0 Hampir Pasti Ya 0.8 G031 panjang hawar 2,5 - 15cm 0.8 0.2 Hampir Mungkin Ya 0.4
Rumus Awal:
CF[H,E] = MB[H,E] - MD[H,E] CF[H,e] = CF[E,e] * CF[H,E] CF Combine CF[H,E] old,gejala = CF[H,E] old + CF[H,E] gejala * (1-CF[H,E] old)
a. G029 CF(H,E) = 1 – 0 = 1 b. G030 CF(H,E) = 1 – 0 =  1 c. G031 CF(H,E) = 0,8 – 0,2 =  0,6
Selanjutnya  melakukan  perhitungan  CF  gejala  secara  individu  dengan  melipatkan  nilai  CF  pakar dengan nilai CF user . a. G029 CF(H,e) = 1 * 0,6 = 0,6 b. G030 CF(H,e) = 1* 0,8 = 0.8 c. G031 CF(H,e) = 0.6* 0,4 = 0,24 Selanjutnya menggabungkan dari nilai CF yang sudah dikalikan dan sudah mendapatkan hasil. CFcombine1 CF(H,E) 1,2 =  0,6 + 0,8 * (1 – 0,6) = 0,92 CFcombine2 CF(H,E) 2,3 =  0,92 + 0,24 * (1 – 92) = 0,94 Jadi, hasil diubah dalam bentuk angka persentase, maka 0.94 * 100 % = 94 % Serangan Hawar Daun

## D. Pengujian Diagnosa Secara Sistem
1. Pengujian Serangan Belalang Dan Intensitas Kerusakan nya
Gambar 3. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Belalang
Gambar 4. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Belalang

## 2. Pengujian Sistem Akibat Serangan Hawar Daun
Gambar 4. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Hawar Daun
Gambar 5. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Hawar Daun
3. Pengujian Sistem Akibat Serangan Karat Daun
Gambar 6. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Karat Daun
Gambar 7. Pengujian Berdasarkan Intensitas Kerusakan Serangan Karat Daun

## E. Perbandingan Hasil Akurasi Diagnosa Secara Manual Dan Sistem
Hasil yang didapat dari pengujian diagnosa secara manual dan pengujian secara sistem, selanjutnya dibandingkan dari hasil akurasi pengujian manual dan sistem berikut hasil yang diperoleh:
Tabel 4.  Hasil Akurasi Konvensional Dan Sistem No Hasil Pengujian Secara Manual Pengujian Sistem 1 Belalang 38,8% Belalang 43,4% 2 Hawar Daun 24,4% Hawar Daun 47,37% 3 Karat Daun 2,9% Karat Daun 14,29%

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Dengan  menerapkan  metode  certainty  factor  ke  dalam  sebuah  website  yang  mana  akan menghasilkan diagnosis hasil dari gejala hama dan penyakit berdasarkan hasil intensitas kerusakan nya
2. Mengimplementasikan  sistem  diagnosa  hama,  penyakit  berdasarkan  intensitas  kerusakan  kepada seorang petani atau akademis.
3. Hasil  akurasi  diagnosa  akibat  serangan  hama  dan  penyakit  menggunakan  perhitungan  manual berdasarkan  intensitas  kerusakan  dimana  kerusakan  akibat  serangan  belalang  termasuk  rendah 38,8%,  akibat  serangan  penyakit  hawar  daun    termasuk  rendah  24,4%,  akibat  serangan  penyakit karat  daun  termasuk  sangat  rendah  2,9%  dan  hasil  akurasi  diagnosa  menggunakan  sistem
berdasarkan intensitas kerusakan dimana akibat serangan belalang  termasuk rendah 43,4%, akibat serangan  penyakit  hawar  daun  termasuk  sedang  dengan  akurasi  47,37%  dan  akibat  serangan penyakit karat daun termasuk sangat rendah 14,29%

## B. Saran
Dari hasil pengujian yang telah dilaksanakan dan hasil kesimpulan yang dilakukan penulis maka saran dari penulis untuk mengembangkan pada penelitian selanjutnya seperti:
1. Memperbaharui tampilan yang sebelumnya berbasis website menjadi berbasis mobile atau desktop.
2. Membandingkan algoritma sistem pakar yang lain selain certainty factor.
3. Menambahkan sistem GPS untuk mempermudah petani maupun pakar dalam menjual hasil panen

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Sihotang,  H.  T.  (2018).  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Tanaman  Jagung Dengan Metode Bayes. In Journal Of Informatic Pelita Nusantara (Vol. 3, Issue 1).
[2]   Rizky,  R.,  Wibowo,  A.  H.,  Hakim,  Z.,  &  Sujai,  L.  (N.D.).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Kerusakan Jaringan Local Area Network (Lan) Menggunakan Metode Forward Chaining.
[3]   Muis, A., Nonci, N., Kalqutny, S. H., Azrai, D. M., Penelitian, B., Serealia, T., Ratulangi, J., 274 Maros, N., & Selatan, S. (2019). Respon Genotipe Jagung Hibrida Terhadap Tiga Jenis Penyakit Utama  (Peronosclerospora  Sp.,  Bipolaris  Maydis,  Dan  Puccinia  Polysora).  In  Buletin  Penelitian Tanaman Serealia (Vol. 3, Issue 1).
[4]   Meniati,  L.,  Yanti,  N.,  Gaol,  L.,  &  Santoso,  I.  (2022).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer Tgd), 5(1), 83–94. Https://Ojs.Trigunadharma.Ac.Id/
[5]   Sallaby, A. F., & Kanedi, I. (N.D.). Perancangan Sistem Informasi Jadwal Dokter Menggunakan Framework Codeigniter. In Jurnal Media Infotama.
[6]   Fahmi, H. (2019). Sistem  Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Katarak Dengan Metode Certainty Factor Berbasis Web. Matics, 11(1), 27. Https://Doi.Org/10.18860/Mat.V11i1.7673
[7]   Sonata, F.-. (2019). Pemanfaatan Uml (Unified Modeling Language) Dalam Perancangan Sistem Informasi  E-Commerce  Jenis  Customer-To-Customer.  Jurnal  Komunika :  Jurnal  Komunikasi, Media Dan Informatika, 8(1), 22. Https://Doi.Org/10.31504/Komunika.V8i1.1832
[8]   Sri,  N.,  Ginting,  W.,  &  Rms,  A.  S.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kacang  Kedelai Menggunakan Metode Certainty Factor. 5(1), 36–41.
[9]   Sucipto,  A.,  &  Ahdan,  S.  (2019).  Usulan  Sistem  Untuk  Peningkatan  Produksi  Jagung Menggunakan Metode Certainty  Factor Proposed System For  Increasing  Corn Production Using Certainty Factor Method.
[10]   Sulistiani,  H.,  &  Muludi,  K.  (2018).  Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Dalam  Mendeteksi Penyakit  Tanaman  Karet.  Jurnal  Pendidikan  Teknologi  Dan  Kejuruan,  15(1),  51. Https://Ejournal.Undiksha.Ac.Id/Index.Php/Jptk/Issue/View/780
[11]   Wira,  D.,  Putra,  T.,  &  Andriani,  R.  (2019).  Unified  Modelling  Language  (Uml)  Dalam Perancangan Sistem Informasi Permohonan Pembayaran Restitusi Sppd. 7(1).