## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR DENGAN MESIN INFERENSY FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Kristianto Eko winarno
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Kristianto465@gmail.com

## ABSTRAK
Bawang merah adalah salah satu varietas tumbuhan berumbi yang dapat hidup di dataran rendah. Bawang merah  termasuk  salah  satu  di  antara  tiga  anggota  Allium  yang  populer  dan  mempunyai  nilai  ekonomi  tinggi selain bawang putih dan bawang bombay. Gangguan penyakit pada bawang merah sering dikeluhkan para petani bawang  merah  karena  dapat  menimbulkan  menurunnya  jumlah  produksi  bawang  merah,  keterlambatan penanganan  terhadap  serangan  penyakit  disebabkan  minimnya  pengetahuan  petani  tentang  pengendalian penyakit.
Aplikasi sistem pakar ini menerapkan metode Forward Chaining sebagai penentu rule untuk menghasilkan suatu  kesimpulan  dan  Certainty  Factor  (CF)  sebagai  metode  perhitungan  berbasis  web.  Sistem  ini  bertujuan untuk  memudahkan  petani  dan  masyarakat  untuk  mendiagnosis  penyakit  tanaman  bawang  merah.  Pakar  dari sistem  pakar  adalah  Arif  Kurniadi,  SP.  MM  Seksi  Perlindungan  Tanaman  Pangan  dan  Holtikultura  Dinas Pertanian Kabupaten Probolingggo.
Secara fungsional sistem ini dapat berjalan dengan baik dibeberapa web browser yaitu Google Chrome dan Mozilla Firefox. Pada pengujian  yang dilakukan terhadap 10 user didapatkan hasil rata-rata dari 5 aspek  yang ditanyakan menjawab 68% setuju, 18% sangat setuju, dan 12% tidak setuju. Jadi mayoritas user menilai bahwa sistem  pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  bawang  merah  baik.  Pada  pengujian  pakar  pengguna  aplikasi penerapan metode certainty factor untuk sistem pakar diagnosis penyakit bawang merah menghasilkan data dari sistem sama dengan hasil yang didiagnosis oleh pakar.
Kata kunci :  Sistem Pakar, Penyakit Bawang Merah, Certainty Factor, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  adalah  salah  satu  varietas tumbuhan  berumbi  yang  dapat  hidup  di  dataran rendah.  Bawang  merah  disebut  seperti  itu  karena memiliki  warna  ungu  kemerahan  pada  kulitnya  dan dagingnya.  Bawang  merah  memiliki  tekstur  yang mirip  dengan  bawang  bombay  yaitu  berlapis-lapis namun  dengan  ukuran  yang  lebih  kecil  [1].  Bawang merah  berbentuk  satuan,  tidak  seperti  bawang  putih yang  umbinya  terkumpul  dalam  satu  kulit.  Bawang merah  memiliki  ciri  khas  berupa  bau  yang  tajam tetapi  tidak  setajam  bawang  putih  dan  aroma  gurih serta  sedikit  pedas  [2].  Bawang  merah  biasanya dipanen  beserta  daunnya.  Daun  bawang  merah  juga dapat  digunakan  untuk  bahan  masakan  atau  taburan. Bawang  merah  memiliki  tekstur  yang  lebih  berair sehingga  lebih  mudah  dihaluskan  untuk  bumbu masakan. Bawang merah dapat membentuk kulit baru bila disimpan dalam waktu yang lama dalam keadaan terkupas [3].
Tanaman  bawang  berpotensi  terkena  serangan penyakit yang dapat menyerang kapan saja. Beberapa penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  bawang merah  antara  lain  adalah  Penyakit  Ulat  Bawang, Penyakit  Penggorok  Daun,  Trip,  Penyakit  Moler, Trotol, Embun Bulu, dan Antraknosa [4]. Keberadaan pakar  akan  sangat  membantu  dalam  hal  menangani
permasalahan  penyakit  yang  menyerang  tanaman bawang  merah  dengan  cara  mengidentifikasi  gejala yang  dialami  dan  menyimpulkan  penyakit  apa  yang menyerang  serta  memberikan  informasi  untuk menangani permasalahan [5].
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin canggih penulis ingin memberikan alternatif lain yang dapat  menggantikan  peran  seorang  pakar  dengan mengembangkan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit pada  tanaman  bawang  merah.  Penulis  memutuskan untuk  menggunakan  metode  Certainty  Factor.  Proses diawali  dengan  masukan  data  oleh  pengguna, kemudian  data  akan  diolah  komputer  menggunakan metode Certainty Factor untuk mendapatkan klasifikasi  jenis  penyakit  yang  menyerang  serta memberikan  cara  penanganan    untuk  menangani penyakit  tersebut  pada  bawang  merah.  Berdasarkan permasalahan  diatas  penulis  akan  mengembangkan aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit pada  tanaman  bawang  merah  menggunakan  metode Certainty  Factor.  Sistem  ini  diharapkan  dapat menggantikan  peranan  seorang  pakar  tanaman bawang  merah  dalam  menanganin  penyakit  pada tanaman bawang merah.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  dapat diambil perumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  Sistem  Pakar  untuk diagnosis penyakit tanaman bawang merah?
2. Bagaimana  menerapkan  metode Certainty  Factor pada  Sistem  Pakar  untuk  diagnosis  penyakit tanaman bawang merah?
3. Bagaimana menghasilkan informasi untuk diagnosis  penyakit  tanaman  bawang  merah menggunakan web ?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  penulisan  dalam  penyusunan skripsi adalah sebagai berikut:
1. Mempermudah  mendiagnosis  penyakit  pada tanaman  bawang  merah  menggunakan  metode certainty factor berbasis web.
2. Menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat membantu  pengambilan  keputusan  berdasarkan diagnosa penyakit pada tanaman bawang merah.
3. Membuat  aplikasi  yang  mudah  dimengerti  oleh pengguna.

## 1.4 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dari pembuatan aplikasi ini adalah :
1. Pakar  dari  sistem  pakar  ini  adalah  Arif  Kurniadi, SP. MM Seksi Perlindungan Tanaman Pangan dan Holtikultura Dinas
Pertanian Kabupaten Probolingggo.
2. Mesin inferensinya menggunakan Forward Chaining. 3. Pengambilan  keputusan  menggunakan Certainty Factor . 4. Sistem pakar ini berbasis web.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1   Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  program  komputer yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti keputusan  yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa orang  pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah
penarikan kesimpulan ( inference rules ) dengan basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu  atau lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu.  Kombinasi  dari kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan  untuk  penyelesaian  masalah  tertentu. Tujuan utama sistem pakar bukan untuk
menggantikan  kedudukan  seorang  ahli  atau  seorang pakar, tetapi hanya untuk memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman dari para pakar. Seiring pertumbuhan  populasi  manusia,  maka  di  masa  yang akan  datang  sistem  pakar  ini  diharapkan  sangat berguna membantu dalam hal pengambilan keputusan [6].
Sistem  pakar  dikembangkan  melalui  beberapa tahapan –  tahapan, tahapan  yang paling rumit adalah tahapan  representasi  pengetahuan  yang  meliputi pembuatan  tabel  keputusan,  penyusunan  pohon keputusan,  peringkasan  pohon  keputusan.  Sistem pakar dibuat pada wilayah pengetahuan tertentu untuk suatu pemakaran tertentu yang mendekati kemampuan  manusia  di  salah  satu  bidang.  Sistem pakar  mencoba  mencari  solusi  yang  memuaskan sebagaimana  yang  dilakukan  oleh  seorang  pakar tersebut.  Selain  itu  sistem  pakar  juga  dapat memberikan alasan serta saran atau kesimpulan yang ditemukannya  pada  masalah  yang  dicari  solusinya. Biasanya  sistem  pakar  hanya  digunakan  untuk memecahkan  masalah  yang  memang  sulit  untuk dipecahkan  dengan  pemrograman  biasa,  mengingat biaya  yang  diperlukan  untuk  membuat  sistem  pakar jauh lebih besar dari pembuatan sistem biasa [7].

## 2.2   Struktur Sistem Pakar
Ada dua bagian penting dari Sistem Pakar, yaitu lingkungan pengembangan ( development environment ) dan lingkungan konsultasi ( consultation environment ).Lingkungan  pengembangan  digunakan oleh  pembuat  sistem  pakar  untuk  membangun komponen-komponennya dan memperkenalkan pengetahuan  ke  dalam knowledge  base (basis pengetahuan).Lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh pengguna  untuk  berkonsultasi  sehingga  pengguna mendapatkan  pengetahuan  dan  nasihat  dari  Sistem Pakar  berkonsultasi  dengan  seorang  pakar  [8]. Arsitektur  Sistem  Pakar  dapat  dilihat  pada  Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Arsitektur Sistem Pakar (Turban, 2005).

## 2.3   Forward Chaining
Metode  Forward  Chaining  adalah  metode pencarian  atau  teknik  pelacakan  kedepan  yang dimulai dengan informasi yang ada dan
penggabungan  rule  untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan atau tujuan. Metode inferensi runut  maju cocok digunakan untuk menangani masalah pengendalian (controlling) dan peramalan (prognosis) [9].
Teknik  Forward  Chaining  merupakan  teknik yang  sering  digunakan  untuk  proses  inferensia  yang memulai  penalarannya  dan  sekumpulan  data  menuju kesimpulan  yang  dapat  ditarik.  Teknik  Forward Chaining  yaitu  metode  penalaran  yang  bergerak  dan IF  part  menuju  THEN  part.  Dicontohkan  pada  tabel di bawah ini terlihat 10 aturan yang tersimpan dalam basis  pengetahuan.  Fakta  awal  yang  diberikan  hanya A  &  F  (artinya  A  dan  F  bernilai  benar).  Ingin dibuktikan apakah K bernilai benar (hipotesis : K) ?

## 2.4   Certainty Factor
Faktor
kepastian
(certainty
factor) diperkenalkan oleh Shortliffe Buchanandalam pembuatan  MYCIN.Certainty  factor/CF  (Faktor kepastian) adalah suatu metode yang menggambarkan tingkat  kepastian  seorang  pakar  dalam  sebuah  angka dengan range antara 0 sampai 1. Rumus dasar faktor kepastian  : CF(H,E) = MB(H,E) – MD(H,E)…(1) Keterangan:
CF(H,E)  :  certainty  factor  dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi  oleh  gejala(evidence)  E.  Besarnya  CF berkisar  antara  0  sampai  dengan  1.  Nilai  0 menunjukkan  ketidakpercayaan  mutlak  sedangkan nilai 1 menunjukkan kepercayaan mutlak. MB(H,E) : ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased  belief)  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
Pada implementasi sistem pakar diagnosa penyakit, menggunakan rumus:
CF(1,2) = CF(1) + [CF(2) * (1-CF(1)]…(2) Nilai CF setiap premis/gejala merupakan nilai     yang diberikan  oleh  seorang  pakar  maupun  literatur  yang mendukung, bersifat positif [10].

## 2.5  Bawang Merah
Bawang  merah  adalah  salah  satu  varietas tumbuhan  berumbi  yang  dapat  hidup  di  dataran rendah.  Bawang  merah  disebut  seperti  itu  karena memiliki  warna  ungu  kemerahan  pada  kulitnya  dan dagingnya.  Bawang  merah  memiliki  tekstur  yang mirip  dengan  bawang  bombay  yaitu  berlapis-lapis namun  dengan  ukuran  yang  lebih  kecil.  Bawang merah  berbentuk  satuan,  tidak  seperti  bawang  putih yang  umbinya  terkumpul  dalam  satu  kulit.  Bawang merah  memiliki  ciri  khas  berupa  bau  yang  tajam tetapi  tidak  setajam  bawang  putih  dan  aroma  gurih serta  sedikit  pedas.  Bawang  merah  biasanya  dipanen beserta daunnya [11].

## 2.6   Bahasa Pemrograman Web
Pemrograman web diambil  dari  2  suku  kata yaitu  pemrograman  dan  web.  Pemrograman  yang dalam  bahasa  inggris  adalah programming dan diartikan  proses,  cara,  perbuatan  program  (secara bahasa  indonesia).  Definisi  web  adalah  jaringan komputer  yang  terdiri  dari  kumpulan  situs  internet yang  menawarkan  teks  dan  grafik  dan  suara  dan sumber  daya  animasi  melalui protokol  transfer hypertext .  Orang  banyak  mengenal  web  dengan istilah WWW ( World  Wide  Web ), World  Wide  Web adalah  layanan  internet  yang  paling  populer  saat  ini, internetmulai  dikenal  dan  digunakan  secara  luas setelah  adanya  layanan WWW . WWW adalah halaman-halaman website yang dapat saling terkoneksi  satu  dengan  lainnya  ( hyperlink )  yang membentuk  samudra  belantara  informasi. WWW berjalan  dengan  protokol HyperText  Transfer Protokol ( HTTP ) [12].

## 3. PERANCANGAN
3.1 Desain Sistem
Sistem memiliki 2 akses yaitu user & admin
1. User  dapat  mengakses  halaman  user  seperti  home, penyakit bawang merah, informasi, diagnosis.
2. User  dapat  menjalankan  halaman  diagnosis  dengan cara mencentang gejala yang tersedia.
3. Untuk  mengakses  halaman  admin,  admin  wajib login di halaman admin dan  mengisi  username dan password.
4. Admin  dapat  mengakses  halaman  penyakit  untuk menambah,  mengedit,  menghapus,  dan  memberi nilai mb,md pada penyakit.
5. Admin  dapat  mengakses  halaman  gejala  untuk menambah, mengedit, dan menghapus pada gejala.
6. Admin  dapat  kembali  ke  menu  user  dengan  cara logout pada halaman admin.
3.1.1 Struktur Menu User
Gambar 3.1 Struktur Menu User.

## 3.1.2 Struktur Menu Admin

## Gambar 3.2 Struktur Menu Admin

## 3.2 Flowchart Sistem
Gambar 3.3 Flowchart system.
Pada gambar 3.3 sistem dimulai dengan memilih gejala dari pertanyaan yang diberikan. Kemudian data yang dipilih akan diproses oleh sistem sesuai dengan aturan  yang  sudah  dibuat,  Kemudian  dilanjutkan proses  perhitungan  nilai  CF (Certainty  Factor) . Setelah proses perhitungan selesai maka akan muncul informasi  hasil  diagnosis  berupa  penyakit,  nilai  CF (Certainty  Factor), Dan  pengobatan  penyembuhan. Kemudian jika ingin mengulang program, maka harus kembali memilih gejala dan jika tidak maka program selesai.
3.3   Flowchart Certainty Factor
Start Nilai MB Nilai MD END Tidak Tidak Ya Tidak Jumlah Gejala >=3 Jumlah Gejala 1 Jumlah Gejala 1 CF (R1) = MB - MD CF (R1,R2) = CF( R1) + [ CF(R2) ]  × [ 1-CF(R1)] Cfcombine = Cfold + CFgejala*(1-Cfold) Hasil Ya Ya
Gambar 3.4  Flowchart Certainty Factor.
Pada  gambar  3.4  menjelaskan  tentang  alur perhitungan  metode Certainty  Factor. Jika  jumlah gejala  adalah  berjumlah  1,  maka  rumus  yang digunakan  adalah  “CF(RI)  =  MB  –  MD”  dan  jika jumlah  gejala  adalah  berjumlah  2,  maka  rumus  yang digunakan adalah “CF(R1,R2) = CF(R1) + [ CF(R2) ] ×  [1  –  CF(R1)]”  begitu  seterusnya  hingga  jumlah gejala lebih atau sama dengan 3.

## 3.4    Data Flow Diagram Level 0
Data  Flow  diagram  ini  menggambarkan  proses  apa saja  yang  akan  berjalan  pada  sistem  pakar  ini.  Fase  ini diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks  yang menggambarkan keseluruhan dari suatu sistem.
Gambar 3.5 Data Flow Diagram Level 0.

## 3.5    Data Flow Diagram Level 1
Data  flow  diagram  level  1  ini  menggambarkan proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini. Fase  ini  diawali  dengan  pembentukan  diagram  konteks yang menggambarkan keseluruhan dari suatu sistem.
Gambar 3.6 Data Flow Diagram Level 1.

## 3.6    Perancangan  Database
Dalam sistem ini memerlukan sebuah  penyimpanan data,  dalam  program ini  penyimpanan  datanya menggunakan  software  XAMPP.  Pada  database  tersebut terdapat  beberapa  tabel  yang  digunakan  sebagai  media penyimpanan data. Tabel-tabel tersebut antara lain : 1. Tabel Penyakit Tabel 3.1 Tabel Penyakit. Kode Penyakit Penyakit P01 Ulat Bawang (Speduptera Exsigua) P02 Lalat Penggorok Daun (Lireomisa SP) P03 Thrip (Kutu Daun) P04 Penyakit Moler P05 Penyakit Trotol P06 Antraknosa P07 Penyakit Embun Bulu

## 2. Tabel Gejala
Tabel 3.2 Tabel Gejala. Kode Gejala Gejala G01 Adanya ulat dengan panjang sampai +25 mm. G02 Daun menjadi transparan bahkan sampai habis. G03 Ulat memakan bagian dalam daun. G04 Gejala serangan dapat dilihat mulai dari usia 15 HST hingga menjelang panen. G05 Daun berwarna coklat seperti terbakar . G06 Hampir semua bagian daun terdapat bercak/kerokan. G07 Menyerang batang daun hingga  umbi  sampai  umbi tidak tumbuh. G08 Umbi akan busuk. G09 Daun bawang merah menguning dan terpelintir layu. G10 Pertumbuhan yang kurang maksimal dikarenakan bagian akar menjadi busuk. G11 Akan terlihat pembusukan pada umbi bawang dimulai dari bagian pangkal/akar. G12 Tanaman kurus kekuningan dan busuk bagian pangkal. G13 Ujung daun mengering, bahkan daun dapat patah. G14 Gejala tampak pada daun, timbul bercak berwarna putih dengan pusat berwarna ungu. G15 Daun menjadi busuk. G16 Terbentuk Lekukan ke dalam, berlubang dan patah. G17 Terdapat bercak berwarna putih pada daun. G18 Tanaman akan mati dengan cepat dan mendadak. G19 Ujung daun  berwarna hijau pucat. G20 Batang daun berwarna kuning. G21 Terdapat infeksi pada umbi dan berwarna cokelat. G22 Tanaman akan mati dengan
cepat dan mendadak.

## 3.
Tabel Relasi Tabel 3.3 Tabel Relasi. Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7
G01 √ G02 √ G03 √ G05 √ G06 √ G07 √ G08 √ G09 √ G10 √ G11 √ G12 √ G13 √ G14 √ G15 √ G16
√
G17
√
G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √
Dari  table  relasi  maka  dapat  disimpulkan  aturan sebagai berikut :
1. Aturan 1 : IFG01 AND G02 AND G03 THEN P1.
2. Aturan 2 : IFG04 AND G05 AND G06 THEN P2.
3. Aturan 3 : IFG07 AND G08 THEN P3.
4. Aturan  4  :  IFG09  AND  G10  AND  G11  AND G12 THEN P4.
5. Aturan 5 : IFG13 AND G14 AND G15 THEN P5
6. Aturan 6 : IFG16 AND G17 AND G18 THEN P6
7. Aturan  7  :  IFG19  AND  G20  AND  G21  AND G22 THEN P7

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.1 Tampilan Home User
Menu  home  user  menampilkan  sedikit  penjelasan tentang  tanaman  bawang  merah.  Tampilan  menu  home user dapat dilihat pada Gambar 4.1.

## Gambar 4.1 Menu Home User.

## 4.1.2 Tampilan Penyakit Bawang Merah
Menu  Tanaman  bawang  merah  menampilkan penjelasan  tentang  penyakit  bawang  merah.Tampilan menu penyakit bawang merah dapat dilihat pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Menu Penyakit Bawang Merah.

## 4.1.3  Tampilan Menu Penyakit Admin
Menu penyakit admin  menampilkan data penyakit.
Tampilan Penyakit Admin dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Penyakit Admin.

## 4.14 Tampilan Menu Gejala Admin
Menu  gejala  admin  menampilkan  data  gejala. Tamplian Gejala Admin dapat dilihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Gejala Admin.

## 4.2    Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  system yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam  sebuah aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil  kesimpulan  apakah system  berjalan  dengan  baik  sesuai  tujuan  awal pembuatan.

## 4.2.1 Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian sistem merupakan proses
menampilkan sistem dengan maksud untuk menemukan adanya kesalahan atau tidak pada sistem sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk  digunakan  oleh masyarakat. Hasil pengujian sistem ditunjukkan pada Tabel 4.1 sebagai berikut :
Tabel 4.1 Pengujian Fungsional Sistem. Akses Fungsi Browser Google Chrome Mozilla Firefox Admin Dapat melakukan tambah, update ,
edit , hapus, nilai mb dan md pada data gejala.  
User Dapat melihat menu home user .   Dapat melihat data penyakit tanaman bawang merah.   Dapat melakukan proses  diagnosis konsultasi pakar.   Dapat melihat menu kontak.   Keterangan :
 = Berjalan.
 = Tidak Berjalan. Tabel  4.1  Pada  tahap  pengujian  aplikasi  yang dilakukan  dengan  menggunakan  2  browser  yaitu Google  Chrome  dan  Mozilla  Firefox  semua  fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang fungsinya.

## 4.2.2 Pengujian Fungsional User
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  website  user  sistem pakar  diagnosis  penyakit  pada  tanaman  bawang  merah berbasis website. Hasil pengujian sistem user dapat dilihat pada table 4.2.
Tabel 4.2 Pengujian Sistem User. No Pertanyaan SS S TS 1 Apakah aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Bawang Merah mudah digunakan? 1 9 - 2 Apakah  tampilan antar  muka  dari aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Bawang Merah ini terlihat menarik ? 4 6 - 3 Apakah  Informasi pada aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Bawang Merah sudah lengkap ? - 7 3
4 Apakah
data gejala dari aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Bawang Merah
Sudah Update? 2 6 2
5 Apakah semua fitur  dari  aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Bawang Merah ini sudah berfungsi dengan baik? 2 7 1
Total
9 34 6 Presentase 18 % 68 % 12 %
Tabel  4.2  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian yang  dilakukan  terhadap  10 user didapatkan  hasil rata-rata  dari  5  aspek  yang  ditanyakan  menjawab 68% setuju, 18% sangat setuju, dan 12% tidak setuju. Jadi  mayoritas user menilai  bahwa  sistem  pakar diagnosis penyakit tanaman bawang merah baik.

## 4.2.3 Pengujian Pakar
Pada  pengjuian  aplikasi  yang  dilakukan  degan cara  membandingkan  hasil  yang  didapatkan  oleh
aplikasi  yang  dibagun  degan  hasil  diagnosis  dari pakar dibidang penyakit bawang merah.
Tabel 4.3 Pengujian Pakar Gejala Diagnosa Pakar Diagnosa Sistem Hasil G14, G15, G18 P05 P06 P05 P06 Sesuai G20, G21, G18 P07 P07 Sesuai G02, G05, G01 G01 Sesuai G07, G08 G03 G03 Sesuai G17, G18 P06 P06 Sesuai G15, G11 P05 P06 P05 P06 Sesuai G07, G21 P03 P07 P03 P07 Sesuai G01, G02, G03 P01 P01 Sesuai G13, G14 P05 P05 Sesuai
Tabel  4.3  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian aplikasi  yang  dilakukan  terhadap  pakar  dan  sistem dengan  membandingkan  hasil dari setiap gejala  yang dipilih. Jadi sistem pakar diagnosis penyakit tanaman bawang merah sudah sesuai.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1    Kesimpulan Dari  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan :
1. Secara  fungsional  sistem  ini  dapat  berjalan dengan  baik  dibeberapa web  browser yaitu
Google Chrome dan Mozilla Firefox.
2. Pada pengujian yang dilakukan terhadap 10 user didapatkan  hasil  rata-rata  dari  5  aspek yang  ditanyakan  menjawab  68%  setuju, 18%  sangat  setuju,  dan  12%  tidak  setuju. Jadi  mayoritas user menilai  bahwa  sistem pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  bawang merah baik.
3. Pada  pengujian  pakar  pengguna  aplikasi penerapan  metode certainty  factor untuk sistem  pakar  diagnosis  penyakit  bawang merah  menghasilkan  data  dari  sistem  sama dengan hasil yang didiagnosis oleh pakar.

## 5.2   Saran
Adapun saran yang perlu dikembangkan kedepannya agar  lebih  baik  untuk  pengguna  sistem  pakar  diagnosis penyakit pada tanaman bawang merah ini adalah :
1. Mengubah  tampilan  agar  terlihat  lebih  menarik dan mudah digunakan oleh pengguna.
2. Menambah  gambar  dan    penjelasan  disetiap penyakit.
3. Untuk  perkembangan  selanjutnya  aplikasi website ini dapat dibuat menjadi lebih fleksibel, serta dapat ditambahkan beberapa fungsi untuk menambah kinerja system.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tuswanto,  2013.    Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Tanaman Bawang  Merah  Menggunakan  Certainty  Factor. Jurnal Sarjana TeknikInformatika,Yogyakarta.
[2] Ardhini  Warih  Utami,  2015.  Sistem  Pakar Identifikasi  Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes.  Jurnal Management Informatika Vol 04, Surabaya .
[3] Anisa  Nurul  Wilda,  2017.  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal Skripsi, Yogyakarta.
[4] Abul Aziz Muslim, Rintana Arnie, Sushermanto,  2015.  Sistem  Pakar  Diagnosa
Hama Dan Penyakit Cabai Berbasis Teorema Bayes. Banjarbaru.
[5] Giarratano,  J.,  &  Riley,  G.  (2005).  Expert System  :  Principles  and  Programming. Diagnosa  Gangguan  Gizi  Menggunakan Metode Certainty Factor , Halaman 2.
[6] Hartati, Sri dan Sari Iswanti. 2013. Sistem Pakar dan  Pengembangannya.  Yogyakarta  :  Graha Ilmu.
[7] Jogiyanto,  2003, Pengembangan  Sistem  Pakar Menggunakan  Visual  Basic ,  Andi  Offset, Yogyakarta.
[8] Siti.  M.  (2014)  Diagnosa  Penyakit  Tanaman Hias  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web, Halaman 2.