## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi

## https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  203-208 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Menganalisis Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik Menggunakan Metode Certainty Factor
Yerri Kurnia Febrina 1  , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1 Independent Researcher
2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

## inutfebrina@gmail.com

## Abstract
Currently  the  Expert  system  has  become  a  field  of  research  for  computer  scientists  as  well  as  agricultural  scientists  for applications in various information development. The Expert System can be designed to simulate one or more of the ways an agricultural  expert  uses  his  knowledge  and  experience  in  making  the  diagnosis  and  passing  on  the  necessary recommendations regarding nutritional deficiencies. Nutrient deficiency is a lack of food for survival in plants. The nutrient content of plant parts, especially the leaves, is very relevant to be used to identify nutritional deficiencies. Provide the results of  a  diagnosis  of  nutritional  deficiency  to  farmers  to  be  a  benchmark  for  improving  plant  nutrients  and  providing  good nutrition for hydroponic plants. The data used are nutritional deficiency data and symptoms as well as nutritional solutions obtained from farmer data at the Payakumbuh City Agriculture Office. The method used in this expert system is the Certainty Factor (CF) method. This method provides a diagnosis in the form of certainty or uncertainty of conditions in the rules used to  conclude.  The  results  of  testing  this  method  showed  as  many  as  12  nutritional  deficiencies  were  detected  with  41 symptoms  experienced.  So  that  it  can  measure  the  level  of  nutritional  deficiency  that  occurs.  Expert  System  in  Analyzing Hydroponic Plant Nutrient Deficiency Using Certainty Factor Method can show that predictions are almost 94% accurate.
Keywords: Expert System, Nutritional, Deficiency, Hydroponics, Certainty Factor.

## Abstrak
Saat ini sistem Pakar telah menjadi bidang penelitian bagi ilmuwan komputer juga ilmuwan pertanian untuk aplikasi dalam berbagai pengembangan informasi. Sistem Pakar dapat dirancang untuk mensimulasikan satu atau lebih dari cara seorang ahli pertanian  menggunakan  pengetahuan  dan  pengalamannya  dalam  membuat  diagnosis  dan  meneruskan  rekomendasi  yang diperlukan  terkait  defisiensi  nutrisi.  Defesiensi  nutrisi  adalah  kekurangan  bahan  makanan  untuk  kelangsungan  hidup  pada tanaman. Kandungan hara pada bagian tanaman, terutama didaun, sangat relevan digunakan untuk mengidentifikasi defisiensi nutrisi.  Memberikan  hasil  diagnosis  defisiensi  nutrisi  kepada  petani  untuk  dapat  menjadi  patokan  perbaikan  hara  tanaman serta pemberian nutrisi yang baik untuk tanaman hidroponik. Data yang digunakan adalah data defisiensi nutrisi dan gejala serta solusi pemberian nutrisi yang diperoleh dari data petani pada Dinas Pertanian Kota Payakumbuh. Metode yang dipakai dalam  system  pakar  ini  adalah  metode  Certainty  Factor  (CF).  Metode  ini  memberikan  diagnosis  berupa  kepastian  atau ketidakpastian  kondisi  dalam  rule  yang  digunakan  untuk  menyimpulkan.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  metode  ini menunjukan sebanyak 12 defisiensi nutrisi yang terdeteksi dengan 41 gejala yang dialami. Sehingga dapat mengukur tingkat defisiensi  nutrisi  yang  terjadi.  Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Defisiensi  Nutrisi  Tanaman  Hidroponik  Menggunakan Metode Certainty Factor dapat menunjukkan bahwa prediksi hamper 94% akurat.
Kata kunci: Sistem Pakar, Defisiensi, Nutrisi, Hidoponik, Certainty Factor.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Artificial  Intelligence  (AI)  merupakan  teknologi  yang meniru  perilaku  terkait  dengan  kecerdasan  manusia, seperti  belajar  dan  pemecahan  masalah  [ 1 ].  Sistem pakar  merupakan  salah  satu  cabang  AI  yang memanfaatkan pengetahuan khusus untuk menyelesaikannya  masalah  tingkat  manusia  yang  ahli [ 2 ].  Sebuah  kombinasi  Sistem  Pakar  dan  metode Certainty  Factor  dipelajari  dan  diterapkan  pada diagnosa  defesiensi  nutrisi  tanaman  hidroponik  ini. Certainty  Factor  (CF)  termasuk  dalam  fungsi probabilitas,  yang  pertama  kali  diusulkan  pada  tahun 1990  [ 3 ].  Metode  ini  memungkinkan  kesimpulan  atau diagnosis,  meskipun  ada  ketidakpastian  kondisi  atau
ketidakpastian  dalam  aturan  yang  digunakan  untuk menyimpulkan [ 4 ].
Penelitian  terdahulu  Sistem  Pakar  dimanfaatkan  dalam hal  diagnosa  penyakit  tanaman  Kakao.  Kakao  adalah salah  satu  komoditas  ekspor  non  migas  produk  utama biji  kakao  diolah  menjadi  berbagai  produk  khususnya minuman makanan, limbah kakao juga dapat dimanfaatkan  sebagai  pupuk  organik.  Penelitian  yang dilakukan  menyatakan  bahwa  penerapan  metode Certainty  Factor  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman Kakao  dengan  perhitungan  akurasi  di  mana  hasilnya didapatkan tingkat akurasi sebesar 85,7% [ 5 ].
Penelitian  terdahulu  Sistem  Pakar  metode  Certainty Factor  juga  digunakan  dalam  Diagnosa  Penyakit Tanaman  Bawang  Merah.  Bawang  merah  merupakan
salah  satu  komoditas  sayuran  yang  potensial  untuk dikembangkan  di  Indonesia.  Bawang  merah  termasuk sayuran  yang  multiguna  yang  dimanfaatkan  sebagai rempah-rempah  pelengkap  bumbu  masak,  bahan  untuk industri  makanan  dan  dipakai  sebagai  obat  tradisional. Penelitian  ini  menggunakan  sebanyak  35  data  sebagai pengujianya  dan  dari  data  tersebut  diperoleh  nilai akurasi sebesar 85,71 % [ 6 ].
Budidaya  tanaman  saat  ini  sudah  berkembang  sangat pesat, Hidroponik merupakan alternatif yang lebih baik dan  dapat  diartikan  sebagai  budidaya  tanaman  tanpa tanah.  Pada  tanaman  hidroponik  kapasitas  penyangga hara  dari  sistem  dan  kemampuan  untuk  membuat perubahan  perlu  diperhatikan  dua  aspek  gizi  yaitu penyediaan  unsur  hara  dari  unsur  hara  sistem pengiriman  dan  respon  hara  tanaman  [ 7 ].  Agar  tetap kompetitif,  para  petani  maju  tergantung  pada  spesialis pertanian  dan  panduan  yang  akan  diberikan  informasi untuk  pengambilan  keputusan.  Sayangnya,  bantuan spesialis pertanian umumnya tidak dapat diakses ketika petani  membutuhkannya.  Berdasarkan  masalah  ini, Sistem Pakar diakui sebagai alat yang luar biasa dengan luas potensi dalam produksi pertanian [ 8 ]. Menggunakan  sumber  daya  teknologi  seperti  tenaga ahli  sistem  untuk  mengidentifikasi  kekurangan  unsur hara  secara  dini  dapat  dikenali  supaya  memudahkan publik  untuk  menghemat  waktu,  sumber  daya,  dan memudahkan  pengguna  untuk  mendeteksi  defisiensi nutrisi tanaman [ 9 ]. Sistem Pakar yang dirancang dapat mensimulasikan  satu  atau  lebih  dari  cara  seorang  ahli pertanian menggunakan pengetahuan dan pengalamannya dalam membuat diagnosis dan meneruskan  rekomendasi  yang  diperlukan  terkait defisiensi  nutrisi.  Defesiensi nutrisi merupakan kekurangan bahan  makanan  untuk kelangsungan  hidup pada  tanaman.  Kandungan  hara  pada  bagian  tanaman, terutama  di  daun,  sangat  relevan  digunakan  untuk mengidentifikasi defisiensi nutrisi [ 10 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah-langkah dan  kerangka dari  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Kerangka  kerja  merupakan  penggambaran  terperinci yang  didasari  dengan  cara  yang  terorganisir  sehingga penelitian  dapat  mencapai  tujuannya  dan  memiliki penilaian  yang  semestinya.  Setiap  tahapan  kerangka kerja  dijelaskan  pada  sub  bagian-sub  bagian  penelitian ini.
Menetapkan Tujuan Penelitian Mempelajari Literatur Mengenai Nutrisi Tanaman Hidroponik
Mengumpulkan Data Gejala dan Jenis Nutrisi Tanaman Hidroponik
Menganalisa Data Gejala dan Jenis Nutrisi Tanaman Hidroponik dengan Metode Certainty Factor 1. Menyiapkan Kode Gejala dan Kode Nutrisi sebagai basis pengetahuan 2. Melakukan Pembentukan Rule 3. Memberi Nilai CF Gejala dan Nutrisi 4. Perhitungan persentase nilai analisis dengan metode Certainty Factor
Merancang Sistem Pakar dengan Metode Certainty Factor dalam Menganalisis Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik
Implementasi Sistem Pakar menggunakan Bahasan Pemrograman PHP dan Database MySQL

## Menguji Hasil Perhitungan Sistem

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Identifikasi Masalah
Indentifikasi masalah adalah tahapan untuk menemukan  masalah  sebelum  melakukan  penelitian. Identifikasi  masalah  diselesaikan  dengan  bergerak menuju objek pemeriksaan. Alasan melakukan tahapan ini adalah untuk menentukan permasalahan yang terjadi dengan baik, sehingga diyakini bahwa penelitian dapat memberikan  jawaban  yang  paling  ideal  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut.  MAsalah  yang diidentifikasi  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana menganalisis  defisiensi  nutrisi  tanaman  hidroponik secara tepat dan cepat.
2.2. Menentukan Tujuan
Tahapan  penentuan  tujuan  ini  merupakan  tahapan  di mana  peneliti  mengemukakan  tujuan  dari  penelitian agar  tidak  keluar  dari  hasil  yang  ingin  diperoleh. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis defisiensi nutrisi tanaman hidroponik.
2.3. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  merupakan  fase  dalam  mencari tahu tentang penggunaan sistem pakar dan pemanfaatan metode  Certainty  Factor.  Sebagai  metode  yang digunakan  dalam  penelitian,  akan  digunakan  untuk menganalisis nutrisi dan mempelajari spekulasi tentang jenis  dan  gejala  defisiensi  nutrisi  tanaman  hidroponik dan  untuk  mendapatkan  konsekuensi  dari  jenis  nutrisi
yang dialami dan  untuk  memberikan penanganan  yang tepat atas hasil analisis dari defisiensi nutrisi tersebut.
2.4. Mengumpulkan Data
Tahapan  pengumpulan  data  ini  dilakukan  untuk memperoleh  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian yang  dilakukan.  Penulis  memperoleh  data  dari  pakar pertanian. Data pendukung dalam penelitian ini didapat dari  jurnal,  buku  dan  referensi  lainnya.  Dalam mengumpulkan  data  penelitian  ini  juga  dilakukan wawancara  dengan  pakar  pertanian  pada  objek penelitian, yakni Dinas Pertanian Kota Payakumbuh.
2.5. Analisa Data dengan Metode Certainty Factor
Tahapan-tahapannya adalah sebagai berikut:
a. Menyiapkan  Kode  Gejala  dan  Kode  Nutrisi sebagai basis pengetahuan.
b. Melakukan pembentukan rule.
c. Memberi Nilai CF Gejala dan Nutrisi.
d. Perhitungan  persentase  nilai  analisis  dengan metode Certainty Factor
2.6. Perancangan Sistem
Tahapan  perancangan  sistem  dilakukan  dengan mengukur  konfigurasi  kerangka  kerja  yang  tersusun atas  struktur  informasi  atau  data,  aplikasi,  pengaturan masukkan, dan desain hasil atau keluaran. Perancangan yang digunakan untuk merancang system ini menggunakan  UML  (Unified  Modelling  Language), yang  merupakan  metode  permodelan  berorientasi objek.
2.7. Implementasi Sistem
Penimplementasian sistem pakar menggunakan metode Certainty  Factor  diterapkan  dengan  memanfaatkan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL.
2.8. Pengujian Hasil
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  di  mana  peneliti melakukan  simulasi  setelah  mendapatkan  data  dan untuk  melihat  apakah  pembuatan  Sistem  Pakar  telah sesaui dengan tujuan dari peneltian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan terdapat beberapa kegiatan- kegiatan  yang  akan  dilakukan  diantaranya  sebagai berikut:
3.1 Analisa Data
Data  yang  dimanfaatkan  dalam  penelitian  ini  adalah data  defisiensi  nutrisi  yaitu  informasi  tentang  jenis nutrisi,  gejala  untuk  defisiensi  nutrisi  tanaman hidroponik.  Berikut  daftar  jenis  defisiensi  nutrisi tanaman hidroponik yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel Jenis Defisiensi Nutrisi
No Kode Jenis Defisiensi 1 D01 Nitrogen (N) 2 D02 Fosfor (P) 3 D03 Kalium (K) 4 D04 Kalsium (Ca) 5 D05 Magnesium (Mg) 6 D06 Belerang atau Sulfur (S) 7 D07 Zat Besi (Fe) 8 D08 Mangan (Mn) 9 D09 Tembaga (Cu) 10 D10 Zinc/Seng (Zn) 11 D11 Boron (B) 12 D12 Molibdenum (Mo)
Berdasarkan  dari  hasil  data  yang  telah  didapatkan  dari pakar  pertanian  ditemukan  sebanyak  41  gejala.  Setiap gejala  diberi  identitas  dalam  pengolahan  yaitu  dengan simbol  G  dan  diikuti  oleh  urutan  angka.  Simbol  dari geja tersebut adalah:
G01:  Pertumbuhan tanaman berjalan lambat.
G02:  Bila sempat berbuah, buahnya akan kerdil, cepat masak lalu rontok.
G03:  Daun hijau kekuningan, pendek, kecil dan tegak.
G04:  Daun  yang  sudah  tua  berwarna  hijau  muda, kemudian berubah kuning dan layu.
G05:  Bila sempat berbuah, buahnya akan kerdil, cepat masak lalu rontok.
G06:  Seluruh  warna  daun  berubah  menjadi  lebih  tua dan sering tampak mengkilap kemerahan.
G07:  Tepi  daun,  cabang  dan  batang  akan  berwarna merah keunguan yang lambat laun akan berubah menjadi kuning dan kemudian layu.
G08:  Jika  tanaman  berbuah,  buahnya  akan  kecil, mutunya jelek, dan cepat masak.
G09:  Daun tua akan mengkerut dan keriting.
G10:  Pada daun akan timbul bercak merah kecoklatan, lalu daun akan mengering dan mati.
G11:  Buah  tumbuh  tidak  sempurna,  kecil,  mutunya jelek, hasilnya sedikit dan tidak tahan simpan.
G12:  Tepi  daun  muda  akan  berubah  menjadi  kuning karena  chlorosis,  yang  kemudian  menjalar  ke tulang daun.
G13:  Kuncup  muda  akan  mati  karena  perakaran kurang  sempurna.  Jika  ada  daun  yang  tumbuh, warnanya  akan  berubaah  dan  baberapa  jaringan pada daun akan mati.
G14:  Daun  tua  mengalami  kerusakan  dan  gagal membentuk  klorofil  sehingga  tampak  bercak cokelat,  daun  yang  semula  hijau  akan  berubah kuning dan pucat.
G15:  Daun mengering dan seringkali langsung mati.
G16:  Daya  tumbuh  biji  menjadi  berkurang.  Bila  biji tumbuh, kualitas akan kurang baik.
G17:  Warna daun muda berubah menjadi hijau muda, tidak  merata,  sedikit  mengkilap  agak  keputihan, kemudian berubah menjadi kuning kehijauan.
G18:  Warna menjadi kekuningan, terutama pada daun muda.
G19:  Pertumbuhan tanaman seolah  berhenti, sehingga dun berguguran dan akhirnya tanaman mati.
G20:  Khlorosisi pada daun muda diantara vena.
G21:  Daun  kering,  tulang  daun  hijau  pucat  – kecoklatan.
G22:  Daun berwarna merah kekuningan.
G23:  Jaringan daun di beberapa tempat akan mati.
G24:  Khlorosis antar tulang daun, bercak kecoklatan/abu dan nekrosis dengan tulang daun masih hijau.
G25:  Ujung  daun  tidak  merata,  layu  dan  mengalami kerusakan dan layu.
G26:  Pertumbuhan tanaman menjadi terhambat, terutama pada jenis tanaman sayur.
G27:  Pada  daun  muda  dg  pinggir  dan  tulang  daun hijau pucat.
G28:  mati mulai dari pucuk batang.
G29:  Daun muda kuning.
G30:  Daun  menjadi  kekuningan  dan  kemerahan, terutama pada daun tua.
G31:  Daun berlubang, mengering dan mati.
G32:  Tanaman  kerdil,  ruas-ruas  batang  memendek, daun  mengecil  dan  mengumpul  (resetting)  dan klorosis  pada  daun-daun  muda  dan  intermedier serta adanya nekrosis.
G33:  Daun  keriting  dan  mengelompok  pada  bagian atas tanaman.
G34:  Gejala  klorosis  dari  tepi  daun,  daun  menjadi layu, kering dan mati.
G35:  Daun  muda  tumbuh  kerdil,  kuncup  mati  dan berwarna hitam.
G36:  Gagal  pertumbuhan  pucuk,  batang  kaku, pertumbuhan cabang lateral .
G37:  Daun  berwarna  ungu,  coklat  dan  kuning, menebal, keriting, buah mudah rontok.
G38:  Buah  dan  akar  berubah  warna,  berkarat  coklat dan pecah.
G39:  Tanaman  buah  dan  sayur  mudah  busuk,  buah kasar, matang tidak merata, buah keropos
G40:  Daun muda berwarna pucat, pinggir daun coklat seperti terbakar, pertumbuhan daun terhambat.
G41:  Daun  tua  klorosis  dari  daun  tua  terus  ke  daun muda.
3.2 Analisa Sistem
Pada  tahap  penelitian  analisa  sistem  ini,  diperlukan informasi dan data dari beberapa sumber, terutama dari pakar pertanian dan buku  harian  serta buku-buku  yang membahas  rule  dan  pembahasan  metode Certainty Factor. Nilai CF (Rule) didapat dari interpretasi “term” dari pakar, yang diubah menjadi nilai CF tertentu sesuai dengan Tabel 2.
Tabel 2.Tabel Nilai Certainty Factor
Uncertainty Term Nilai CF 0 Tidak Yakin 0,2 Hampir Mungkin 0,4 Mungkin 0,6 Kemungkinan Besar 0,8 Hampir Pasti 1 Pasti Ya
Rule adalah  teknik  mengelola  pengetahuan  memiliki rumus rule IF E Then H. Evidence (fakta) dan hipotesa yang  dihasilkan.  Berdasarkan  data  yang  ada  maka dibentuk rule yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Rule Rule ke Rule 1 IF G01 OR G02 OR G03 OR G04 OR G05 THEN D01 2 IF G06 OR G07 OR G08 THEN D02 3 IF G09 OR G10 OR G11 THEN D03 4 IF G12 OR G13 THEN P04 D04 5 IF G14 OR G15 OR G16 THEN D05 6 IF G01 OR G02 OR G17 THEN D06 7 IF G18 OR G19 OR G20 OR G21 THEN D07 8 IF G22 OR G23 OR G24 THEN D08 9 IF G25 OR G26 OR G27 OR G28 OR G29 THEN D09 10 IF G30 OR G31 OR G32 OR G33 THEN D10 11 IF  G34  OR  G35  OR  G36  OR  G37  OR  G38  OR  G39 THEN D11 12 IF G40 OR G41 THEN D12

## 3.3 Perhitungan Certainty Factor
Dalam  proses  pengolahan  dengan  metode Certainty Factor digunakan rumus seperti pada persamaan
CFrule MB-MD (1) CFcombinasi CFrule + CFrule(1-CFrule)       (2) Persen (%) CFcombinasi * 100 (3) Contoh Kasus 1: Tanaman Bapak Guci Harianto
Gejala:
a. Warna  menjadi  kekuningan,  terutama  pada  daun muda (G18)
b. Pertumbuhan  tanaman  seolah  berhenti,  sehingga dun berguguran dan akhirnya tanaman mati (G19)
c. Khlorosisi pada daun muda diantara vena (G20)
Rule:
Defisiensi Nutrisi D07=Defisiensi Nutrisi Zat Besi (Fe)
G18(Pasti Ya[1])(MB[0.8])(MD[0.4] G19(Hampir Pasti[0.8])(MB[0.6](MD[0.2]
G20(Pasti Ya[1])(MB[1.0])(MD[0.2]
CF-G18 = (0.8-0.4)*1= 0.4
CF-G19
= (0.6 - 0.2)*0.8=0.32 CF-G20
= (1.0 - 0.2)*1=0.8
CF-G18,G19 = 0.32+0.4*(1-0.32)=0.592
CF-G18,G19,G20=0.8+0.592*(1-0.8)=0.9184
Kesimpulan: 0.9184 * 100% = 91%
Jadi  Tanaman  Bapak  Guci  Harianto  terserang Defisiensi  Nutrisi  Zat  Besi  (Fe)  dengan  tingkat kepercayaan 91%.
3.4 Hasil
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dari  4  contoh  data dengan  memanfaatkan  metode  Certainty  Factor,  maka didapatkan hasil yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4.Tabel Rule Nama Kode Jenis Defisiensi Hasil Guci Harianto D07 Zat Besi (Fe) 91% Khairil Anwar D01 Nitrogen (N) 57% Desrianto D05 Magnesium (Mg) 91% Alendra D07 Zat Besi (Fe) 83%
Hasil  dari  Sistem  Pakar  dapat  dilihat  dengan menggunakan software yang telah dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL.  Berikut  tampilan  sistem  pakar  defisiensi nutrisi tanaman hidroponik.
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama
Gambar  2  menampilkan  halaman  utama  aplikasi web browser Google  Chrome  untuk  mengoperasikan program  Sistem  Pakar  Defisiensi  Nutrisi  Tanaman Hidroponik.

## Gambar 3. Tampilan Menu Diagnosa
Gambar  3  memperlihatkan  gejala-gejala  defisiensi nutria  tanaman  hidroponik  yang  akan  dipilih user . Terdapat  41  gejala  defisiensi nutrisi  tanaman hidroponik  yang  ada  dalam  aplikasi  Sistem  Pakar Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
Gambar  4  memperlihatkan  hasil  konsultasi  defisiensi nutrisi  yang  menunjukkan  hasil  analisis  dari  Sistem Pakar Defisiensi Nutrisi, dan jika pilih detail maka akan menampilkan hasil diagnosa secara detail.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Utama
Gambar  5  memperlihatkan  tampilan  cetak  hasil diagnosa  Sistem  Pakar  Defisiensi  Nutrisi  Tanaman Hidroponik.
Hasil rekap pengujian seluruh data dengan memanfaatkan metode Certainty Factor, maka didapatkan hasil yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Hasil Rekap Nama Jenis Defisiensi Hasil Ket Guci Harianto BESI 92 Valid Khairil Anwar NITROGEN 58 Valid Desrianto MAGNESIUM 91 Valid Alendra BESI 84 Valid Willy Yulihardi MAGAN 62 Valid Riza Suryati SENG 76 Valid Darul Husni SENG 69 Valid Oskandar - 0 Unvalid Jeni Atmansyah BARON 66 Valid Hendrianto MOLIBDENUM 87 Valid Ferizal MAGNESIUM 95 Valid Aidil Fitri KALIUM 73 Valid Rahmad Rizki PHOSFOR 93 Valid Sahroni Yandri NITROGEN 54 Valid Hermaidinur SULFUR 84 Valid Delki Mendra MANGAN 84 Valid
Berdasarkan  pengujian  akurasi  pada  Tabel  6  maka didapatkan  nilai  keakuratan  Sistem  Pakar  Defisiensi Nutrisi Tanaman sebesar 94% dengan metode Certainty Factor . Berdasarkan hasil akurasi tersebut maka Sistem Pakar  ini  sudah  dapat  digunakan  untuk  menganalisis Defisiensi  Nutrisi  Tanaman  Hidroponik  Menggunakan Metode Certainty Factor.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  dapat  mengidentifikasi  defisiensi  nutrisi tanaman  hidroponik  dan  menghasilkan  nilai  kepastian terhadap jenis defisiensi nutrisi  Sehingga penelitian ini dapat menjadi rujukan dalam mengidentifikasi defisiensi nutrisi tanaman hidroponik serta memberikan pengetahuan  kepada  petani  tentang  penanganan defisiensi nutrisi tanaman hidroponik.

## Daftar Rujukan
[1] Yigitcanlar,  T.,  &  Cugurullo,  F.  (2020).  The  Sustainability  of Artificial  Intelligence:  An  Urbanistic  Viewpoint  from the  Lens
of  Smart  and  Sustainable  Cities. Sustainability,  12 (20),  8548. doi:10.3390/su12208548
[2] Pakpahan,  A.,  Sagala,  J.  R.,  Yesputra,  R.,  Lubis,  A.,  Saputra, H.,  Husain,  &  Sihotang,  H.  T.  (2019).  Implementation  of Certainty  Factor  Method  for  Diagnoses  of  Photocopy  Machine Damage. Journal of Physics: Conference Series, 1255 , 012059. doi:10.1088/1742-6596/1255/1/012059
[3] Zhao,  X.,  &  Chen,  W.  (2019).  GIS-Based  Evaluation  of Landslide  Susceptibility  Models  Using  Certainty  Factors  and Functional  Trees-Based  Ensemble  Techniques. Applied Sciences, 10 (1), 16. doi:10.3390/app10010016
[4] Saputri,  A.  E.,  Sevani,  N.,  Saputra,  F.,  &  Sali,  R.  K.  (2020). Using  Certainty  Factor  Method  to  Handle  Uncertain Condition in  Hepatitis  Diagnosis. ComTech:  Computer,  Mathematics and Engineering Applications, 11 (1), 1–10.
doi:10.21512/comtech.v11i1.5903
[5] Alim, S., Lestari, P. P., & Rusliyawati, R. (2020). Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode Certainty  Factor  pada  Kelompok  Tani  PT  Olam  Indonesia (Cocoa)  Cabang  Lampung. Jurnal  Data  Mining  Dan  Sistem Informasi, 1 (1), 26. doi:10.33365/jdmsi.v1i1.798
[6] Rosi,  M.  F.,  &  Prakoso,  B.  H.  (2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. BIOS:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Rekayasa Komputer, 1 (1), 20–27. doi:10.37148/bios.v1i1.5
[7] Dholwani,  S.J.,  Marvadi,  S.G.,  Patel,  V.P.,  &  Desai,  V.P. (2018). Nutrients Required For Hydroponic System.
International  Journal  for  Research  Trends  and  Innovation, 3 (4), 195-199.
[8] Saleem,  H.,  Khan,  A.R.,  &  Jilani,  T.A.  (2020).  Expert  System for  Diagnosing  Mobile  and  Immobile  Nutrients  Deficiency  of Plants. International Journal of  Academic  Information Systems Research (IJAISR), 4 (8), 10-15.
[9] Novaliendrya,  D.  &  dkk.  (2020).  Development  of  an  Expert System  Application  to  Detect  Vitamin  Deficiencies  in  the Human Body. Revista Argentina de Clínica Psicológica, 29 (5),
956-965. doi: 10.24205/03276716.2020.1092
[10] Nath,  P.  (2018).  An  Expert  System  for  Detection  of  Nutrient Deficiency  Diseases  of  rice  plant  (With  special  reference  to BTAD,  Assam). International  Journal  of  Creative  Research Thoughts (IJCRT), 6(1), 190-202.
Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi  Vol . 3 No. 4 (2021) 203-208