## SISTEM PAKAR IDENTIFIKASI DEFISIENSI UNSUR HARA PADA TANAMAN KOPI MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Muhammad Eka 1* , Novita Anggraini UNIVERSITAS NAHDLATUL ULAMA SUMATERA UTARA, JL. Brigjend H. A.Manaf Lubis / Gaperta Ujung No.2 Medan, Telp : 061 – 80026202 muhammadeka@yahoo.com

## abstract
As  the  third  largest  coffee  producing  country  in  the  world  after  Brazil  and  Vietnam, Indonesia is able to produce at least 748 thousand tons or 6.6% of coffee production in 2012. Of this amount, Robusta coffee production reached more than 601 thousand tons (80.4% ) and arabica coffee production reached more than 147 thousand tons (19.6%) .The area of coffee  plantation  in  Indonesia  reaches  1.3  million  hectares  (ha)  with  Robusta  coffee plantation area reaches 1 million ha and arabica coffee plantation area reaches 0 , 30 ha. The  use  of  technology  in  the  cultivation  of  coffee  cultivation  in  Indonesia,  especially smallholder  plantations  is  still  minimal  technology.  Expert  system  approach  by  using certainty factor method to overcome uncertainty in identifying nutrient deficiency in coffee plant  try  to  give  solution  that  can  be  used  by  coffee  farmer  especially  in  smallholder plantation in sidical area of karo regency of north sumatera. By doing a direct observation of the leaves of coffee plants and ensure the symptoms of nutrient deficiency what actually happens in the coffee plant it is with this expert system of certainty of nutrient deficiencies can be known in detail without having to consult directly to the expert. Thus the fertilization process can be done properly, so it will affect the cost of production to a minimum.
Keywords: Identification of nutrients, expert system, certainty factor

## abstrak
Sebagai  negara  penghasil  kopi  terbesar  ketiga  di  dunia  setelah  Brasil  dan  Vietnam, Indonesia  mampu  memproduksi  sedikitnya  748  ribu  ton  atau  6,6  %  dari  produksi  kopi duniapada tahun 2012. Dari jumlah tersebut, produksi kopi robusta mencapai lebih dari 601  ribu  ton  (80,4%)  dan  produksi  kopi  arabika  mencapai  lebih  dari  147  ribu  ton (19,6%).Luas  lahan  perkebunan  kopi  di  Indonesia  mencapai  1,3  jutahektar(ha)  dengan luas lahan perkebunan kopi robusta mencapai 1 juta ha dan luas lahan perkebunan kopi arabika  mencapai  0,30  ha. Penggunaan  teknologi  dalam  budidaya  penanaman  kopi  di Indonesia terutama perkebunan rakyat masih minim teknologi. Pendekatan sistem pakar dengan  menggunakan  metode  certainty  factor  untuk  mengatasi  ketidak  pastian  dalam mengidentifikasi  defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  kopi  mencoba  memberikan  solusi yang  dapat  digunakan  para  petani  kopi  khususnya  di  perkebunan  rakyat  didaerah sidikalang  kabupaten  tanah  karo  sumatera  utara.  Dengan  melakukan  pengamatan langsung dari daun tanaman kopi dan memastikan gejala kekurangan unsur hara apa yang sebenarnya  terjadi  pada  tanaman  kopi  tersebut  maka  dengan  sistem  pakar  inilah
kepastian  terhadap  kekurangan  unsur  hara  tersebut  bisa  diketahui  secara  detail  tanpa harus berkonsultasi langsung kepada pakarnya. Dengan demikian proses pemupukan bisa dilakukan dengan tepat, sehingga akan mempengaruhi biaya produksi seminimal mungkin.
Kata kunci : Identifikasi unsur hara, sistem pakar, certainty factor

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  (expert  system)  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat  menyelelasikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerja  dari para ahli  [1] sedangkan Menurut  [2] secara umum sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh ahli.
Faktor kepastian (certainty faktor) menyatakan kepercayaan dalam sebuah kejadian  (fakta  atau  hipotesis)  berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar.  Faktor kepastian diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN pada tahun  1975  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar. Team  pengembang  MYCIN  mencatat  bahwa  seorang  dokter  sering  kali menganalisa informasi yang ada dengan ungkapan seperti : mungkin, kemugkinan besar, hampir pasti. Oleh sebab  itu team MYCIN menggunakan metode certainty factor  (CF)  guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap permasalahan  yang  sedang  dihadapi  [3]  Dan  [4]  Certainty  Faktor  (CF)  adalah untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  (inexact  reasoning)  seorang pakar yang di usulkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada tahun 1975
Penggunaan  teknologi  dalam  budidaya  penanaman  kopi  di  Indonesia terutama perkebunan rakyat masih minim teknologi. Pendekatan sistem pakar dengan menggunakan metode certainty factor untuk mengatasi ketidak pastian dalam  mengidentifikasi  defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  kopi  mencoba memberikan solusi yang dapat digunakan para petani

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  sekumpulan  peraturan,  kegiatan,  dan prosedur  yang  digunakan  oleh  pelaku  suatu  disiplin  ilmu.  Metodologi  juga merupakan  analisis  teoritis  mengenai  suatu  cara  atau  metode.  Penelitian merupakan  suatu  penyelidikan  yang  sistematis  untuk  meningkatkan  sejumlah pengetahuan,  juga  merupakan  suatu  usaha  yang  sistematis  dan  terorganisasi untuk menyelidiki masalah tertentu yang memerlukan jawaban.
Tahapan  analisa  sistem  pakar  dimaksudkan  untuk  mengalisa  data  –  data yang di dapatkan langsung di lapangan untuk selanjutnya di buat aplikasi sistem pakar  untuk  mengidentifikasi  defisiensi  keurangan  unsur  hara  pada  tanaman kopi  menggunakan  metode Certainly  Factor. Sistem  pakar  akan  di  bangun
berdasarkan analisa penerapan teori sehingga aplikasi yang akan dibangun bisa sejalan,  sehingga  jika  diperiksa  secara  manual  maupun  dengan  program  akan didapatkan  kemungkinan  hasil  defisiensi  unsur  hara  yang  tidak  jauh  berbeda. Adapun data defisiensi unsur hara pada tanaman kopi yang bisa disimpulkan dari hasil  survey  langsung  dilokasi  kebun  tanaman  kopi  arabika  di  tanah  karo sumatera utara oleh seorang pakar adalah sebagai berikut :
a. Nitrogen (N)
Tanaman  yang  mengalami  defisiensi  unsur  N  akan  mengalami  gejala klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua. Pada umumnya terjadi pada daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat. Pertumbuhan tunas juga terhambat saat kekurangan N, secara keseluruhan pertumbuhan tanaman akan menurun hingga 50-75 % dibandingkan dengan tanaman yang memiliki cukup hara.
Gambar 1. Gejala Defisiensi Unsur N di Lapangan

## b. Fosfor (P)
Gejala  defisiensi  P  terjadi  pada  daun  tua,  tulang  daun  berwarna  kuning terang. Selanjutnya hanya menyisakan sedikit bagian daun yang masih berwarna hijau  gelap  di  antara  pertulangan  daun.  Gejala  lanjut  mulai  muncul  bercak kecoklatan yang merupakan tanda matinya sel jaringan daun yang dapat melebar. Pertumbuhan akar juga terhambat.
Gambar 2. Gejala Defisiensi Unsur P di Lapangan
c. Kalium (K)
Gejala  defisiensi  K  terjadi  pada  daun  tua.  Bagian  tepi  daun  awalnya menguning diikuti dengan munculnya bintik coklat (nekrotik) yang menandakan sel  jaringan  mati.  Kemudian  bintik  melebar  disepanjang  tepi  daun  yang mengalami  kecoklatan  dengan  tepi  gelap  (jaringan  daun  telah  mati)  yang dikelilingi oleh warna kuning (lapisan sel daun yang belum mati). Namun, Bagian pertulangan daun tetap berwarna hijau.
Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara Metode CF ( Muhammad Eka)| 226

## Gambar 3. Gejala Defisiensi Unsur K di Lapangan
Dari  uraian  seorang  pakar  dapatlah  disimpulkan  beberapa  gejala  yang nantinya  digunakan  membangun  sistem  pakar  dengan  menggunakan  metode Certainly Factor, adapun beberapa gejala tersebut antara lain :
a. Klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua
b. Daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat
c. Pertumbuhan tunas akan terhambat
d. Tulang daun tua akan menjadi kuning terang e. Menyisakan  sedikit  daun  yang  berwarna  hijau  gelap  diantara pertulangan daun f. Muncul  bercak  kecoklatan  tanda  matinya  sel  jaringan  daun  yang dapat melebar g. Perumbuhan akar akan terhambat h. Bagian  tepi  daun  tua  akan  menguning  diikuti  dengan  munculnya bintik coklat (nekrotik)
i. Bintik  melebar  disepanjang  tepi  daun    dengan  tepi  gelap  yang dikelilingi warna kuning
j. Namun bagian pertulangan daun tetap berwarna hijau

## 2.1. Menentukan Bobot Nilai Certainly Factor
Penentuan  nilai  bobot Certainly  Factor merupakan  tahapan  dalam menentukan  nilai  kepercayaan  dan  ketidakpercayaan  pada  setiap  gejala  yang terjadi pada pertumbuhan daun tanaman kopi. Tahap awal yang harus dilakukan seorang  pakar  adalah  dengan  mengetahui  konsep  penilaian  metode Certaity Factor . Adapun konsep penilain  metode Ceratainty Factor yang dimaksud adalah dengan  menggali  berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pengusul  II  sebagai  pakar tanaman yaitu ibu Novita Anggraini S.Hut. M.Sc didapatlah nilai dari interpretasi “ term ” dari pakar menjadi nilai MB/MD tertentu :
Certain Term MB/MD Tidak tahu / tidak ada Mungkin Kemungkinan besar Hampir pasti Pasti 0.0 s/d 0.2 0.2 s/d 0.4 0.5 s/d 0.6 0.7 s/d 0.8 0.9 s/s 1
Tahap selanjutnya pakar akan memberikan nilai bobot Certainty Factor terhadap gejala – gejala defisiensi unsur hara seperti yang telah dijabarkan sebelumnya.
Tabel 1. Nilai Bobot Certainty Factor pada Gejala defisiensi Unsur Hara No. Gejala Nilai Kepastian Nilai Ketidakpastian 1 Klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua 1 0.2 2 Daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat 0.8 0.3 3 Pertumbuhan tunas akan terhambat 1 0.3 4 Tulang daun tua akan menjadi kuning terang 1 0.3 5 Menyisakan sedikit daun yang berwarna hijau gelap diantara pertulangan daun 0.8 0.5 6 Muncul bercak kecoklatan tanda matinya sel jaringan daun yang dapat melebar 1 0.2 7 Perumbuhan akar akan terhambat 0.6 0.2 8 Bagian tepi daun tua akan menguning diikuti dengan munculnya bintik coklat (nekrotik) 1 0.2 9 Bintik melebar disepanjang tepi daun  dengan tepi gelap yang dikelilingi warna kuning 1 0.2 10 Namun bagian pertulangan daun tetap berwarna hijau 0.8 0.2

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Flowchart Klasifikasi Jenis Defisiensi Unsur Hara Pada Tanaman Kopi Tahap ini akan membahas alur diagnose defisiensi unsur hara pada tanaman kopi  berdasarkan  hasil  pemberian  nilai  bobot  Certanty  Factor  yang  telah diberikan pakar yang tetra pada tabel 1. tabel nilai bobot Certanty Factor pada gejala defisiensi unsur hara pada tanaman kopi. Alur  diagnose ini dilakukan agar sistem pakar yang akan dirancang  menghasilkan hasil d227iagnose yang akurat dan terpercaya. Berikut akan dijabarkan alur 5 diagnose gejala defisiensi unsur hara pada tanaman kopi :
1. Alur diagnosis jenis defisiensi Nitrogen (N)
Gambar 4. Alur diagnosis jenis defisiensi Nitrogen (N)

## 3.2. Arsitektur Sistem Pakar
Arsitektur  sistem  pakar  yang  akan  dibangun  nantinya  merupakan penyederhanaan  beberapa  komponen  diantaranya  : Knowledge  Base,  Database, Inference  Engine,  User  interface  dan  Explanation  facilities .  Adapun  gambaran mengenai arsitektur sistem pakar tersebut adalah sebagai berikut :
4.
5.
6. mbar 4.9 Desain Arsitektur Sistem Pakar
Gambar 2.5 Arsitektur Sistem Pakar
Gambar 5. Arsitektur Sistem Pakar
3.3. Flowchart Diagnosa Defisiensi Unsur Hara Pada Tanaman Kopi
Setelah  tahap  analisa  kebutuhan  diagram  alir  selesai  dan  sudah didefenisikan  dengan  jelas  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  membuat Flowchart diagnosa  defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  kopi. Flowchart ini nantinya  di  gunakan  untuk  mengembangkan  mesin Inference  Engine dengan menggunakan metode Certainty Factor dalam mendiagnosa defisiensi Unsur hara pada tanaman kopi. Berikut akan dijelaskan flowchart diagnosa defisiensi unsur hara  pada tanamna kopi :
Knowledge Base : Merupakan aturan yang telah disimpulkan pakar berdasarkan jenis defisiensi unsur hara tanaman kopi,   yaitu : Nitrogen (N), Database : Merupakan sekumpulan data yang digunakan untuk menentukan jenis defisiensi unsur hara tanaman kopi, yaitu : Nitrogen (N), InFerence Engine : Merupakan prosedur yang digunakan untuk mencocokkan antara fakta dengan aturan tentang data dan gejala untuk mendapatkan jenis defisiensi unsur hara pada User Interface: Merupakan prosedur untuk membaca data yang di input oleh user berupa pemilihan pertanyaan seputar gejala defisiensi unusr hara Explanation Facilities : Merupakan prosedur yang digunakan untuk menampilkan parameter gejala
defisiensi unsur hara serta prosedur
Us er
Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara Metode CF ( Muhammad Eka)| 229

## Gambar 6. Flowchart Diagnose Defisiensi Unsur Hara
3.4. Penyajian Fakta dan Aturan
Berdasarkan  representasi  pengetahuan  untuk  mendiagnosa  defisiensi unsur hara pada tanaman kopi maka disusun daftar aturan (rule) sebagai berikut:
Tabel 2. Penyajian Fakta dan Aturan Diagnosa Defisiensi Unsur Hara
Kaidah IF
IF Klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua = True , AND Daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat = True , AND Pertumbuhan tunas akan terhambat THEN = Defisiensi Unsur Nitrogen (N)

## start
Pilih Menu Konsultasi Pilih Gejala Yang Dirasakan Cek Gejala Lain? Database Tampilkan Hasil Diagnosa Simpan Hasil Diagnosa Selesai YA Tidak

## Kaidah IF

## IF
Tulang daun tua akan menjadi kuning terang = True , AND Menyisakan sedikit daun yang berwarna hijau gelap diantara pertulangan daun = True , AND Muncul bercak kecoklatan tanda matinya sel jaringan daun yang dapat melebar = True , AND Perumbuhan akar akan terhambat THEN = Defisiensi Unsur Fosfor (P) IF Bagian tepi daun tua akan menguning diikuti dengan munculnya bintik coklat (nekrotik) = TRUE , AND Bintik melebar disepanjang tepi daun  dengan tepi gelap yang dikelilingi warna kuning = TRUE, AND Namun bagian pertulangan daun tetap berwarna hijau THEN = Defisiensi Unsur Kalium (K)
3.5. Runut Maju (Forward Chaining)
Konsep  runut  maju (Forward  Chaining) melakukan  proses  yang  berawal dari sekumpulan data yang kemudian dilakukan inferensi sesuai dengan aturan yang  diterapkan  sehingga  kesimpulan  yang  didapat  bisa  optimal.  Untuk mendapatkan  hasil  keputusan  yang  sesuai  mesin  inferensi  akan  melakukan proses looping.

## Gambar 7. Proses Infrensi Forward Chaining
Konsep Forward  Chaining sengaja  dipilih  karena  memiliki  kelebihan diantaranya metode ini mampu memasukkan data baru kedalam tabel database infrensi  serta  kemungkinan  untuk  melakukan  perubahan  sumber  Infrensi. Berikut akan di jelaskan rule dari Forward Chaining.
1. IF Klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua (G1) dengan nilai MB =  1  dan nilai MD = 0,2 TRUE , AND Daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat (G2) dengan nilai MB = 0,8   dan Nilai MD = 0,3 TRUE , AND Pertumbuhan tunas akan terhambat (G3) dengan nilai MB = 1   dan Nilai MD = 0,3 TRUE THEN = Defisiensi Unsur Nitrogen (N)
2. IF seperti : Tulang daun tua akan menjadi kuning terang (G4) dengan nilai MB = 1   dan nilai MD = 0,3 TRUE , AND Menyisakan sedikit daun yang
Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara Metode CF ( Muhammad Eka)| 231
berwarna hijau gelap diantara pertulangan daun (G5) dengan nilai MB = 0,8    dan  nilai  MD  =  0,5 TRUE  ,  AND Muncul  bercak  kecoklatan  tanda matinya sel jaringan daun yang dapat (G6) dengan nilai MB = 1  dan nilai MD = 0,2 TRUE , AND Perumbuhan akar akan terhambat (G7) dengan nilai MB = 0,6 dan nilai MD = 0,2 TRUE THEN =  defisiensi unsur Fosfor (P)
3. IF Bagian tepi daun tua akan menguning, muncul bintik coklat (nekrotik) (G8) dengan nilai MB = 1    dan nilai MD =  0,2 TRUE , AND Bintik melebar disepanjang tepi daun   dengan  tepi  gelap  yang  dikelilingi warna kuning (G9) dengan nilai MB =  1   dan nilai MD =  0,2 TRUE , AND Namun bagian pertulangan daun tetap berwarna hijau (G10) dengan nilai MB = 0,8 dan nilai MD = 0,2 TRUE
THEN = Defisiensi Unsur Kalium (K)

## 3.6. Perhitungan Metode Certainty Factor
Perhitungan  metode Certainty  Factor dilakukan  secara  manual,  dimana didalamnya termasukjenis-jenis defisiensi unsur hara yang diketahui gejalanya. Klorosis pada daun muda dan klorotik pada daun tua (G1) dengan nilai MB = 1 dan nilai MD = 0,2 , Daun muda yang berubah warna menjadi hijau pucat (G2) dengan nilai MB = 0,8  dan Nilai MD =  0,3 ,   Pertumbuhan tunas akan terhambat (G3) dengan nilai MB =  1  dan Nilai MD = 0,3
Tulang daun tua akan menjadi kuning terang (G4) dengan nilai MB =  1  dan nilai  MD  =  0,3    ,  Menyisakan  sedikit  daun  yang  berwarna  hijau  gelap  diantara pertulangan daun (G5) dengan nilai MB = 0,8  dan nilai MD = 0,5    , Muncul bercak kecoklatan tanda matinya sel jaringan daun yang dapat (G6) dengan nilai MB =  1 dan nilai MD = 0,2   . Perumbuhan akar akan terhambat (G7) dengan nilai MB = 0,6 dan nilai MD =  0,2
Bagian tepi daun tua akan menguning, muncul bintik coklat (nekrotik) (G8) dengan nilai MB = 1 dan nilai MD = 0,2 , Bintik melebar disepanjang tepi daun dengan tepi gelap yang dikelilingi warna kuning (G9) dengan nilai MB =  1   dan nilai MD =  0,2 ,  Namun bagian  pertulangan  daun tetap berwarna hijau (G10) dengan nilai MB = 0,8 dan nilai MD = 0,2  Berikut tabel gejala dan jenis defisiensi unsur hara.
Tabel 3. Nilai MB ( Measure Of Belief ) dan MD ( Measure of Disbelief)
Kode gejala Nitrogen (N) Kode gejala Fosfor (P) Kode gejala Kalium (K) MB MD MB MD MB MD G01 1 0,2 G04 1 0,3 G08 1 0,2 G02 0,8 0,3 G05 0,8 0,5 G09 1 0,2 G03 1 0,3 G06 1 0,2 G10 0,8 0,2 G07 0,6 0,2
Dari data diatas terdapat gejala yang didalamnya terdapat jenis Defisiensi Unsur hara : Nitrogen (N), Fosfor (P), Kalium (K)
3.6.1. Melakukan Perhitungan Certainty Factor.
Berikut ini adalah perhitungan dari metode certainty factor.
a. Nitrogen (N) MB(h,G1^G2) = MB(h,G1)+MB(h,G2) x (1-MB[h,G1]) = 1 + 0.8 x (1-1) = 1 MB(h,(G1^G2)^G3) = MB(h,G1^G2)+MB(h,G3)*(1-MB[h,G1^G2]) = 1 + 1 x (1-1) = 1 MD(h,G1^G2) = MD(h,G1)+MD(h,G2)*(1-MD[h,G1]) = 0.2 + 0.3 x (1-0.2) = 0.44 MD(h,(G1^G2)^G3) = MD(h,G1^G2)+MD(h,G3)*(1-MD[h,G1^G2]) = 0.44 + 0.3 x (1-0.44) = 0.608 Hasilnya MB-MD untuk gejala G1, G2 dan G3 CF = 1– 0.608 CF = 0.392 b. Fosfor (P) MB(h,G4^G5) = MB(h,G4)+MB(h,G5) x (1-MB[h,G4]) = 1 + 0.8 x (1-1) = 1 MB(h,(G4^G5)^G6) = MB(h,G4^G5)+MB(h,G6)*(1-MB[h,G4^G5]) = 1 + 1 x (1-1) = 1 MB(h,(G4^G5)^G6)^G7)= MB(h,(G4^G5)^G6)+MB(h,G7)* (1MB[h,(G4^G5)^G6)^G7]) = 1 + 0,6 x (1- 1) = 1 MD(h,G4^G5) = MD(h,G4)+MD(h,G5) x (1-MD[h,G4]) = 0.3 + 0.5 x (1-0.3) = 0.65 MD(h,(G4^G5)^G6) = MD(h,G4^G5)+MD(h,G6)*(1-MD[h,G4^G5]) = 0.65 + 0.2 x (1-0.65) = 0.72 MD(h,(G4^G5)^G6) ^G7)= MD(h, (G4^G5)^G6)+MD(h,G7)*(1-MD[h,
(G4^G5)^G6)])
= 0.72 + 0.2 x (1-0.72) = 0.776 Hasilnya MB-MD untuk gejala G4, G5, G6 dan G7
CF
= 1 – 0.776 CF = 0.224 c. Kalium (K) MB(h,G8^G9) = MB(h,G8)+MB(h,G9) x (1-MB[h,G8]) = 1 + 1 x (1-1) = 1 MB(h,(G8^G9)^G10)  = MB(h,G8^G9)+MB(h,G10)*(1-MB[h,G8^G9]) = 1 + 0.8 x (1-1) = 1 MD(h,G8^G9) = MD(h,G8)+MD(h,G9) x (1-MD[h,G8]) = 0,2 + 0.2 x (1-0.2) = 0.36 MD(h,(G8^G9)^G10)  = MD(h,G8^G9)+MD(h,G10)*(1-MD[h,G8^G9]) = 0.36 + 0.2 x (1-0.36) = 0.488 Hasilnya MB-MD untuk gejala G15, G16 dan G17 CF = 1– 0.488 CF = 0.512 3.6.2. Hasil Perhitungan Certainty Factor.
Berikut ini adalah hasil perhitungan dari metode certainty factor.
a. Nitrogen (N) Nilai CF adalah = 0.392
b. Fosfor (P) Nilai CF adalah = 0.224
c. Kalium (K)
Nilai CF adalah = 0.512 Mencari Nilai Maximal 𝟎. 𝟑𝟗𝟐 𝑴𝒂𝒙 𝟎. 𝟐𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟓𝟏𝟐

## 𝟎. 𝟓𝟏𝟐
Hasil yang akan di capai nantinya yaitu website sistem pakar yang nantinya diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  khususnya  para  petani  kopi  dalam mengetahui  unsur  hara  apa  yang  mengalami  defisiensi  pada  tanaman  kopi mereka.  Sehingga  masyarakat  maupun  petani  bisa  dengan  mudah  mengetahui defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  kopi  dengan  hanya  membuka  situs  web sistem  pakar  ini  dimana  pun  berada.  Hal  ini  akan  membuat  biaya  konsultasi dengan pakar akan semakin murah, karna masyarakat maupun petani tidak harus berjumpa secara langsung dengan pakar, mengingat hampir semua masyarakat maupun  petani  biasanya  tinggal  di  daerah  pedesaan  ataupun  di  daerah. Sedangkan keberadaan seorang pakar biasanya tinggal maupun berada di daerah perkotaan  saja,  sehingga  akses  untuk  menemui  seorang  pakar  sangatlah  sulit
dilakukan. Maka dengan adanya  website sistem  pakar ini nantinya  diharapkan dapat menjangkau daerah maupun wilayah pelosok tanpa harus mendatangkan seoerang pakar.

## 3.7. Tampilan Website Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara
Tampilan  website  sistem  pakar  di  rancang  semudah  mungkin  untuk penggunaanya  ( user  friendly )  agar  memudahkan  masyarakat  maupun  petani dalam  menggunakan  sistem  pakar  tersebut.  Bahasa  maupun  tampilan  menu utama akan di rancang semenarik mungkin agar memikat hati pengguna dalam menggunakan sistem pakar identifikasi defisiensi unsur hara pada tanaman kopi. Adapun form menu utama yang terdapat pada website sistem pakar identifikasi defisiensi unsur hara pada tanaman kopi nantinya terdiri dari menu login sebagai admin,  menu  login  sebagai  user,  menu  utama,  menu  about  (tentang  website), menu  daftar  gejala,  menu  daftar  jenis  penyakit  (defisiensi),  menu  diagnose. Berikut  adalah  gambar  tampilan form menu  utama  dari  website  sistem  pakar identifikasi defisiensi unsur hara pada tanaman kopi :
Gambar 8. Tampilan Menu Utama Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara Pada Tanaman Kopi.
3.8. Tampilan Database Gejala Daftar gejala defisiensi unsur hara pada tanaman kopi akan di sajikan dalam bentuk database. Gejala yang ada di database didapatkan dari hasil penelitian yang dilakukan  oleh  seorang  pakar,  dalam  hal  ini  pakar  tanaman.  Pasien  atau  petani dapat memilih gejala mana yang sesuai yang dialami oleh tanaman milik  petani tersebut.  Pasien  atau  petani  dapat  mengetahui  gejala  yang  timbul  dengan  cara mengamati  dari  perkembangan  daun  tanaman  kopi  sehingga  bisa  mendapatkan hasil yang bisa disesuaikan  dengan gejala  yang sudah di paparkan oleh seorang pakar.
Sistem Pakar Identifikasi Defisiensi Unsur Hara Metode CF ( Muhammad Eka)| 235
Gambar 9. Tampilan Database Gejala.

## 3.9. Tampilan jenis defisiensi unsur hara
Untuk jenis defisiensi unsur hara pada tanaman kopi juga disajikan dalam bentuk  database.  Ada  3  jenis  defisiensi  unsur  hara  yang  bisa  diketahui  yaitu  : Nitrogen, Posfor dan Kalium. Ketiga jenis unsur hara ini yang di temukan pada saat  penelitian  dilapangan  atau  dilokasi  penelitian.  Berikut  tampilan  jenis defisiensi unsur hara tersebut :

## Gambar 10. Tampilan Database 3 jenis defisiensi.

## 4.  SIMPULAN
Sistem  pakar  berbasis  web  pada  laporan  hasil  penelitian  ini  merupakan hasil yang di dapat pada saat penelitian di lokasi perkebunan kopi rakyat didaerah tanah karo dan lokasi tersebut terletak di dataran tinggi. Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh pakar didapatkan 3 jenis defisiensi unsur hara yaitu : Nitrogen, Posfor  dan  Kalium.  Perbedaan  lokasi  dapat  menentukan  perbedaan  jenis defisiensi  unsur  hara  pada  tanaman  kopi.    Sistem  pakar  ini  masih  tergolong sederhana  bisa  dikembangkan  lagi,  contohnya  pengembangan  pada  jenis defisiensi  yang  lain  dan  bisa  juga  dengan  tanaman  jenis  lain.  Penentuan  nilai certainty  factor haruslah  dilakukan  oleh  seorang  pakar,  sehingga  dapat didapatkan hasil yang lebih maksimal dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rohman dan Fauziah (2008) .Rancang bangun aplikasi sistem pakar untuk menentukan jenis gangguan  perkembangan pada ana Media Informatika, Vol. 6, No. 1
[2] Sulistyohati,  Hidayat  (2008).  Aplikasi  system  pakar  235okum235ta penyakit  ginjal  dengan  metode  dempster-shape.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2008) ISSN : 10907-5022.
[3] Sukarsa  dan  Wisswani  (2009).  Rancang  bengun  system  pakar  untuk perbaikan  Kecepatan  Dan  kegagalan  koneksi  peralatan  ekternal  pada personal compute. Jurnal Teknologi     Elektro.vol.8 Nomor. 1.
[4] Sri et.al (2012). Sistem pakar penyakit kulit pada manusia menggunakan metode  Certainty  factor  berbasis  web.  Seminar  nasional  teknologi informasi, komunikasi dan industry (SNTIKI) 4. ISSN : 2085-9902.
[5] Tuswanto dan abdul (2013). Sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit Tanaman bawang merah menggunakan certainty factor. Jurnal sarjana teknik informatika vol.1 nomor1.
[6] Encep et.al (2014). Perancangan sistem pakar diagnosis penyakit syaraf pada wajah Berbasis web. Jurnal Algoritma. Vol 11. Nomor 1.
[7] Poni dan Abdul (2014). Sistem pakar mendiagnosa jenis penyakit stroke menggunakan metode certainty facto. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. Vol.2. Nomor 1.
[8] Asiaman dan Harvei (2015). Sistem pakar 236okum236ta penyakit pada tanaman  coklat/kakao  Dengan  metode  certainty  facto.  Majalah  ilmiah informasidan teknologi ilmiah (INTI). Vol.V. Nomor 2.
[9] Mustafa, M., Ahmad, A.,  Ansar, M., & Syafiuddin, M. (2012). Dasar-Dasar Ilmu Tanah (Hibah Buku Ajar). Makassar: Fakultas Pertanian Universitas Hasanuddin.
[10]  Nagao,  M.,  Kobayashi,  K.  .,  &  Yasuda,  G.  .  (1986).  Mineral  Deficiency Symptoms of Coffee. Hawai: Hawaii Institute of Tropical Agriculture and Human Resources.
[11]  Sipahutar,  A.  H.  (2014).  Kajian  Sifat  Fisika  dan  Kimia  Tanah  yang Mempengaruhi Sebaran Akar Kopi Arabika (Coffea 236okum236t L.) pada Ketinggian Tempat yang Berbeda di Tanah Inceptisol Kecamatan Lintong Nihuta.