## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423

## Expert System Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah dengan Certainty Factor
Debi Gusmaliza * , Alfis Arif
Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam, Indonesia Email : 1* debigusmaliza13@gmail.com, 2 alfisarif@yahoo.com Email Korespondensi: debigusmaliza13@gmail.com
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sistem  pakar  menggunakan  Metode  Certainty  Factor  (CF)  untuk Mendiagnosa Hama dan Penyakit Pada Tanaman Bawang Merah. Penelitian ini dilatarbelakangi bahwa untuk mendapatkan informasi mengenai hama dan penyakit. Expert System atau sistem pakar Hama dan Penyakit Tanaman Bawang Merah dengan Certainty  Factor  adalah  sebuah  sistem  pakar  yang dikembangkan untuk  mengidentifikasi  hama  dan  penyakit pada  tanaman bawang merah. Metode pengembangan yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode waterfall. Pada tahap awal pengembangan, analisis kebutuhan dilakukan dengan tujuan untuk memahami persyaratan sistem pakar, termasuk jenis hama  dan  penyakit  yang  harus  diidentifikasi,  gejala  yang  terkait,  dan  pengetahuan  ahli  yang  diperlukan.  Selanjutnya, perancangan sistem dilakukan untuk merancang arsitektur sistem dan struktur aturan serta bobot  Certainty Factor yang akan digunakan dalam diagnosis. Dalam penerapan metode certainty factor mendapatkan nilai 46% untuk hama Ulat Grayak. Setelah perancangan selesai, tahap implementasi dimulai. Pada tahap ini, sistem pakar dirancang dan dikodekan berdasarkan desain yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Modul-modul  yang  diperlukan,  seperti  modul  inferensi  dan  modul  basis  pengetahuan, dikembangkan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ditentukan.  Setelah  implementasi  selesai,  tahap  pengujian  dilakukan. menggunakan teknik black-box testing, dengan skor nilai 4,0 dari expert dan 3,7 dari implementasi grafik betha user dengan kategori  valid.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  memberikan  diagnosis  yang  akurat  sesuai  dengan gejala yang diamati pada tanaman bawang merah.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Bawang Merah; Certainty Factor
Abstract −This study aims to produce an expert  system using the Certainty Factor (CF) Method for Diagnosing Pests and Diseases on Shallot Plants. The background of this research is to obtain information about pests and diseases. Expert System or expert system of Shallot Pests and Diseases with Certainty Factor is an expert system developed to identify pests and diseases in shallot plants. The development method used in the development of this system is the waterfall method. In the early stages of development, a needs analysis is carried out with the aim of understanding the requirements of the expert system, including the  types  of  pests  and  diseases  that  must  be  identified,  the  associated  symptoms,  and  the  required  expert  knowledge. Furthermore, system design is carried out to design the system architecture and rule structure as well as the Certainty Factor weights that will be used in the diagnosis. In applying the certainty factor method, it gets a value of 46% for armyworm pests. After the design is complete, the implementation phase begins. At this stage, the expert system is designed and coded based on the designs that have been made before. The required modules, such as the inference module and the knowledge base module, are developed according to predetermined specifications. After the implementation is complete, the testing phase is carried out. using the black-box testing technique, with a score of 4.0 from the expert and 3.7 from the implementation of the beta user graph with a valid category. This test aims to ensure that the system provides an accurate diagnosis according to the symptoms observed in shallot plants.
Keywords : Expert System; Red Onion; Certainty Factor

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  merupakan  salah  satu  bumbu  masakan  yang  awalnya  berasal  dari  wilayah  timur  tengah  dan dilakukan pembudidayaan di wilayah dingin, subtropis dan tropis. Bawang merah mengandung vitamin C, kalium, zat besi, serat dan asam folat. Umbi bawang dapat juga dimakan mentah, dan juga sebagai obat tradisional karena mengandung  efek  antiseptic  dan  senyawa  alliin  [1]  [2].  Dalam  proses  pembudidayaan  tanaman  bawang  merah terdapat  hama  dan  penyakit  yang  sering  menyerang  karena  bawang  merah  rentan  terhadap  infeksi  jamur  dan bakteri.  Beberapa  penyakit  yang  dapat  menyerang  tanaman  bawang  merah  anatara  lain  penyakit  ulat  bawang, penyakit penggorok daun, trip, penyakit moler, trotol, embun bulu, dan antraknosa. Untuk mendiagnosa lebih awal hama dan penyakit maka diperlukan suatu sistem yaitu sistem pakar yang berisikan pengetahuan ahli mengenai hama dan penyakit bawang [3][4].
Sistem pakar merupakan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam komputer agar komputer  dapat  membantu  aktivitas  yang  biasa  dilakukan  oleh  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan  masalah dengan  mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan  dengan  basis  pengetahuan  tertentu  [5]    [6]. Konsultasi  terhadap  seseorang  yang  memiliki  expertise  dibidang  tertentu  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan  merupakan  pilihan  tepat  guna  mendapatkan  jawaban,  solusi,  keputusan  atau  kesimpulan  terbaik. sehingga  jawaban  seorang  expert  atas  sebuah  konsultasi  tentunya  sangat  dapat  dipercaya  dan dipertanggungjawabankan,  dikarenakan  seorang  expert  selalu  menguasai  terhadap  bidang  yang  ditekuninya berdasarkan  keilmuan  dan  pengalamannya  [7].  Sistem  pakar  tidak  hanya  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada tanaman tetapi juga untuk mendiagnosa penyakit pada manusia seperti sistem pakar diagnosa penyakit THT  [8] Mendiagnosa penyakit demam berdarah [9] mendiagnosa penyakit ibu hamil [10] mendiagnosa penyakit menular

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
pada balita [11] mendiagnosa penyakit pada anak [12] dan juga bisa untuk penentuan minat dan bakat pada anak [13]
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Kristianto Eko Winarno dengan judul “Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  Tanaman Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Dengan  Mesin  Inferensy Forward  Chaining  Berbasis  Web”  didapatkan  bahwa  Aplikasi  sistem  pakar  ini  menerapkan  metode  Forward Chaining sebagai penentu rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan dan Certainty Factor (CF) sebagai metode perhitungan berbasis web. 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.[14] dan peneliti Titi Supianti dkk dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Bawang Merah Menggunakan Metode Forward Chainning” dapat  disimpulkan    bahwa  para  petani  tanaman  bawang  merah  yang  mengalami  berbagai  permasalahan  atau berbagai factor diantaranya adalah teknik budidaya,kondisi lingkungan serta gangguan hama dan penyakit. [15]
Para petani bawang merah mengeluhkan banyaknya hama dan penyakit yang menyerang menjadi penyebab menurunnya  penghasilan,  kurangnya  pengetahuan  petani  dan  belum  meratanya  penyuluhan  tentang  hama  dan penyakit bawang merah dari pakar menjadi alasan diperlukan pendiagnosisan awal terhadap hama dan penyakit pada tanaman bawang merah. Berdasarkan dari beberapa peneltian sebelumnya maka penelitian sistem pakar ini menggunakan metode certainty factor yang pada metode ini akan menggunakan nilai kepercayaan atau measure of belief dan nilai ketidakpastian terhadap suatu fakta atau aturan. Metode certainty factor melakukan penalaran layaknya seorang pakar dan untuk medapatkan nilai kepercayaan [16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Hama
Hama  merupakan  organisme  yang  berpotensi  merusak  atau  mengganggu  pertumbuhan,  Kesehatan  atau produktivitas pada tanaman pada akar, batang, daun atau bagian tanaman yang menyebabkan pertumbuhan pada tanaman akan menjadi tidak berarti sampai menggagalkan panen [17] [18].

## 2.2 Penyakit
Penyakit  adalah  sesuatu  yang  menyebabkan  gangguan  pada  tanaman  sehingga  tanaman  yang  disebabkan  oleh organisme pathogen seperti jamur, bakteri, virus atau nematoda serta faktor lingkungan sehingga menyebabakan tanaman tidak bereproduksi atau mati secara perlahan-lahan [17].

## 2.3 Bawang Merah
Bawang  merah  (Allium  cepa  L.  var.  aggregatum)  adalah  jenis  bawang  yang  memiliki  umbi  yang  kecil  dan berwarna merah. Bawang merah sering digunakan sebagai bahan masakan karena memiliki rasa yang khas dan aromatik. Bawang merah memiliki tekstur yang renyah dan lebih manis dibandingkan dengan bawang putih. Selain digunakan  sebagai  bahan  masakan,  bawang  merah  juga  memiliki  nilai  gizi  yang  baik  dan  memiliki  beberapa manfaat kesehatan [19].

## 2.4 Metode Certanty Factor
Metode  teori  certainty  factor  di  usulkan  oleh  Shortlife  dan  Buchanan  pada  1975  untuk  mengakomodasi ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar.  Certainty  factor  sebuah  pendekatan  yang  digunakan  dalam  sistem berbasis  penalaran  untuk  menggabungkan  kepercayaan  atau  keyakinan  pada  sebuah  pernyataan.  Metode  ini memungkinkan  untuk  mengukur  dan  menggabungkan  tingkat  keyakinan  dari  berbagai  aturan  atau  fakta  yang berkaitan dengan suatu masalah [17].
CF(H,E)=M B (H,E) - M D(H,E) (1)
Keterangan: CF (H, E): Certainty Factor MB (H, E): Ukuran kenaikan kepercayaan (measure of increased belief) terhadap hipotesis H dipengaruhi oleh gejala E E: Evidence (Peristiwa atau factor) H: Hipotesis (Dugaan) MD (H, E): Ukuran kenaikan ketidakpercayaan (measure of increased disbelief) terhadap hipotesis H dipengaruhi oleh gejala E Untuk menghitung nilai CF dari 1 gejala menggunakan rumus:
CF(R)=MB – MD (2)
Untuk menghitung nilai CF lebih dari 1 gejala menggunakan rumus:
CF(R1,R2)=[CF(R1)+CF(R2)]x[1-CF(R1)] (3)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
CF combine CF[H,E] old,gejala= CF[H,E] old +CF[H,E] gejala *(1-CF[H,E] old ) (4)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pakar  (expert  system)  hama  dan  penyakit  tanaman bawang  merah  dengan  Certainty  Factor  menggunakan  Metode  perancangan  dan  pembangunan  system menggunakan software development life cycle dengan mengadopsi model waterfall. [20].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
sTahapan  utama  dari  model  waterfall  langsung  mencerminkan  aktifitas  pengembangan  dasar  dapat  meliputi beberapa langkah berikut:
1. Analisis  Kebutuhan  Perangkat  Lunak:  Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  kebutuhan  pengguna  dan pemilik sistem pakar, seperti jenis hama dan penyakit tanaman bawang merah yang ingin dideteksi atau diobati, serta tujuan akhir dari sistem pakar ini. Selanjutnya melakukan pengumpulan data. Data mengenai hama dan penyakit tanaman bawang merah perlu dikumpulkan. Ini bisa mencakup data mengenai gejala, faktor risiko, tingkat  keparahan,  serta  langkah-langkah  pengendalian  yang  diperlukan.  Data  dapat  diperoleh  melalui observasi lapangan, literatur, penelitian sebelumnya, dan konsultasi dengan para ahli. Analisis dan klasifikasi data,  data  yang  dikumpulkan  perlu  dianalisis  dan  diklasifikasikan.  Proses  ini  melibatkan  identifikasi  pola, hubungan, dan karakteristik dari setiap hama dan penyakit tanaman bawang merah yang relevan. Data juga perlu dikelompokkan berdasarkan gejala dan karakteristiknya.
2. Desain:  Basis  pengetahuan  (knowledge  base)  berisi  aturan-aturan  yang  diperoleh  dari  analisis  data  dan klasifikasi  sebelumnya.  Aturan-aturan  ini  akan  menjadi  landasan  dalam  pengembangan  sistem  pakar. Misalnya, jika gejala A dan gejala B terjadi, kemungkinan terjadinya hama C adalah sangat tinggi.
1. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
2. Desain
3. Pengkodean Program
4. Pengujian
5. Pemeliharaan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
Pada  kerangka  penelitian  ini  menceritakan  alur  dalam  Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk Mendiagnosa  Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Bawang  Merah.  Dimulai  dari  metode  pengumpulan  data untuk membuat sebuah sistem pakar dengan melakukan observasi langsung dan melihat proses yang sedang berjalan saat ini, hasil yang di dapatkan dari observasi langsung yaitu dalam mendiagnosa hama dan penyakit pada  tanaman  bawang  merah  masih  konvensional.    Setelah  melakukan  pengumpulan  data  masuk  ke  tahap metode  pengembangan  sistem  yang  dimulai  dari  tahap  analisis  yaitu  menganalisis  kebutuhan  program menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL untuk membangun system. Tahap desain yaitu membuat perancangan dengan menggunakan UML dan Axure. Selanjutnya tahap pengkodean pada tahap ini membuat perancangan  database  dengan  menggunakan  xampp  dan  untuk  coding  menggunakan  Sumblime  Text.  Pada tahap  yang  terakhir  yaitu  melakukan  pengujian  Black  Box  Testing  yaitu  pengujian  yang  dilakukan  pada perangkat lunak dari aspek fungsional sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan  dan melakukan pengujian. Hasil dari penelitian ini yaitu menghasilkan sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman bawang merah.
3. Pengkodean Program: Pada tahap ini dilakukan pengkodean untuk  Implementasi Certainty Factor Certainty Factor (CF) adalah metode untuk mengukur tingkat keyakinan dalam sistem pakar. CF menggambarkan sejauh mana aturan-aturan dalam basis pengetahuan dapat diandalkan. Dalam tahap ini, CF diterapkan pada aturan- aturan yang ada untuk mengukur tingkat keyakinan dan ketidakpastian dalam diagnosis atau pengobatan.
4. Pengujian dan evaluasi: Sistem pakar perlu diuji dan dievaluasi untuk memastikan keakuratan dan kinerjanya. Pengujian  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  dan membandingkan hasil yang dihasilkan oleh sistem pakar dengan diagnosis manusia atau ahli. Evaluasi juga dapat melibatkan pengumpulan umpan balik dari pengguna dan pemilik sistem pakar untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitasnya.
5. Pemeliharaan  dan  pembaruan:  Sebuah  sistem  pakar  perlu  dipelihara  dan  diperbarui  secara  berkala  untuk menjaga keakuratan dan relevansinya. Ini melibatkan pemeliharaan basis pengetahuan, pembaruan data, dan penyesuaian aturan-aturan berdasarkan perkembangan baru dalam bidang hama dan penyakit

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pakar menggunakan basis pengetahuan yang dikembangkan untuk mengidentifikasi gejala yang diamati pada tanaman bawang merah. Berdasarkan aturan dalam basis pengetahuan dan dengan menggunakan  Certainty Factor, sistem pakar memberikan tingkat keyakinan terhadap kemungkinan penyakit yang terjadi. Diagnosa yang diberikan  oleh  sistem  pakar  dapat  memberikan  petunjuk  kepada  petani  atau  ahli  pertanian  mengenai  langkah- langkah pengendalian yang tepat

## 3.1 Menetapkan Data Hama dan Penyakit
Data jenis hama dan penyakit berupa ulat daun bawang, ulat grayak, trips, lalat penggorok daun, layu fusarium, antraknosa, trotol. Setiap hama dan penyakit disimbolkan kode seperti dibawah ini :
Tabel 1. Tabel Hama dan Penyakit
Id_Penyakit Hama dan Penyakit P001 Ulat daun bawang (Spodoptera exigua) P002 Ulat Grayak P003 Trips P004 Lalat Penggorok Daun P005 Layu Fusarium P006 Antraknosa P007 Trotol
Setelah  jenis  hama  dan  penyakit,  selanjutnya  adalah  gejala  pada  tanaman  bawang  merah.  Kemudian dimasukkan  kedalam  rules  yang  menyajikan  barisan  aturan-aturan  yang  digunakan  untuk  diagnosis  hama  dan penyakit.

## 3.2 Menetapkan Jenis Gejala
Pada penilitian terdapat 26 jenis gejala dan setiap jenis gejala disimbolkan kode seperti pada tabel 2 dan nilai MB dan MD setiap gejala tersebut dapat juga dilihat pada tabel 3 berikut :
Tabel 2. Tabel Jenis Gejala Id_Gejala Gejala G001 Bercak-bercak putih G002 Terlihat seperti layu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
Id_Gejala Gejala G003 Berwarna gelap G004 Terdapat garis putih pada daun G005 Daun berlubang tidak beraturan G006 Putih keperak-perakan G007 Daun menjadi putih dan menyeluruh pada tanaman bawang merah G008 Daun tampak keriput G009 Melengkung keatas G010 Kering dan berwarna cokelat seperti terbakar G011 Tanaman layu secara mendadak G012 Warna daun berubah menguning dan melengkung (moler) G013 Akar tanaman membusuk dan tanaman mudah tercabut G014 Daun mengkerut dan melintir G015 Daun tanaman terkulai G016 Umbi berubah warna putih dan busuk G017 Terbentuk lekukan kedalam, berlubang dan patah G018 Terbentuk spora yang berwarna merah muda G019 Berwarna coklat gelap dan akhirnya menjadi hitam gelap G020 Bercak melekuk berwarna putih/kelabu pada bagian daun G021 Bercak akan berubah warna menjadi keunguan G022 Melingkar membentuk cincin G023 Dikelilingi warna kuning menyebar keatas dan kebawah G024 Ujung daun yang sakit mengering dan patah G025 Umbi membusuk mulai dari bagian leher G026 Warna umbi menjadi kuning /merah kecokelatan Tabel 3. Nilai MB dan Nilai MD pada Tiap Gejala Nama Penyakit Nama Gejala MB  MD Ulat daun bawang Bercak-bercak putih 0,5 0,2 Terlihat seperti layu 1,0 0,2 Berwarna gelap 0,9 0,2 Ulat grayak Terdapat garis putih pada daun 0,5 0,2 Daun berlubang tidak beraturan 0,8 0,4 Putih keperak-perakan 0,9 0,4 Trips Daun menjadi putih dan menyeluruh pada tanaman bawang merah 0,6 0,4 Daun tampak keriput 0,8 0,2 Melengkung keatas 0,6 0,4 Lalat penggorok daun  Bercak-bercak putih 0,9 0,4 Kering dan erwarna cokelat seperti terbakar 0,9 0,2 Tanaman layu secara mendadak 0,8 0,2 Warna daun berubah menguning dan melengkung(moler) 0,8 0,2 Layu fusarium Akar tanaman membusuk dan tanaman mudah tercabut 0,6 0,4 Daun mengkerut dan melintir 0,6 0,4 Daun tanaman terkulai 0,6 0,4 Umbi berubah warna putih dan busuk 0,9 0,3 Antraknosa Bercak-bercak putih 0,6 0,4 Terbentuk lekukan kedalam, berlubang dan patah 0,6 0,4 Terbentuk spora yang berwarna merah muda 0,6 0,4 Berwarna coklat gelap dan akhirnya menjadi hitam gelap 0,6 0,4 Bercak melekuk berwarna putih/kelabu pada bagian daun 0,6 0,4 Bercak akan berubah warna menjadi keunguan 0,6 0,4 Melingkar membentuk cincin 0,6 0,4 Trotol Dikelilingi warna kuning menyebar keatas dan kebawah 0,6 0,4 Ujung daun yang sakit mongering dan patah 0,6 0,4 Umbi membusuk mulai dari bagian leher 0,6 0,4 Warna umbi menjadi kuning/merah kecokelatan 0,6 0,4
Selanjutnya tahap pembentukan aturan adalah proses Menyusun dan mencocokan fakta-fakta antara gejala dan hama penyakit.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423

## 3.3 Rancangan Basis Pengetahuan
Pengetahuan yang didapat akan dipresentasikan ke dalam bentuk rule yang berguna untuk menemukan kesimpulan terhadap jenis penyakit tanaman bawang merah. Nilai CF didapat dari pakar yang di ubah menjadi nilai CF tertentu sesuai dengan yang didapat dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Tabel Intrepretasi Nilai CF
No Keterangan Nilai CF 1 Pasti 1,0 2 Hampir Pasti 0,9 3 Kemungkinan Besar 0,8 4 Mungkin 0,7 5 Tidak Tahu 0,6 6 Kemungkinan Tidak 0,5 7 Kemungkinan Besar Tidak   0,4 8 Hampir Pasti Tidak 0,3 9 Pasti Tidak 0,2 Tabel 5. Tabel Aturan Basis Pengetahuan Jenis Hama dan Penyakit Gejala P001 G001,G002 P002 G003,G004,G005 P003 G006,G007,G008,G009 P004 G010,G011 P005 G012,G013,G014,G015,G016, G017 P006 G018, G019, G020, G021 P007 G022, G023, G024, G025, G026 G027, G028

## 3.4 Perhitungan Metode Certainty Factor
User melakukan diagnosa dan memilih gejala sesuai kondisi yang dipilih, contohnya seperti berikut : Tabel 6: Sampel Nilai Diagnosa Hama Ulat Daun Bawang
Tabel 6. Tabel Perhitungan CF Nama Penyakit Nama Gejala MB MD Nilai User Ulat Grayak Berwarna gelap 0,9 0,2 Pasti (1,0) Terdapat garis putih pada daun 0,5 0,2 Kemungkinan besar (0,8) Daun berlubang tidak beraturan 0,8 0,4 Hampir pasti (0,9) Rumus metode CF : CF[H,E] = MB[H,E]-MD[H,E]
CF[H,e] = CF[E,e]*CF[H,E] atau CF User * CF pakar CF combine CF[H,E] old,gejala = CF[H,E] old +CF[H,E] gejala *(1-CF[H,E] old ) Cfpersentase = Cfcpmbine * 100 Maka dengan perhitungan manual :
1. Langkah pertama sesuaikan gejala yang dipilih dengan rule, dengan rumus :
a. Gejala Berwarna gelap
CF[H,E] = 0.9 – 0.2 = 0.7 b. Terdapat garis putih pada daun CF[H,E] = 0.5 – 0.2 = 0.3 c. Daun berlubang tidak beraturan CF[H,E] = 0.8 – 0.4 = 0.4 2.   Menghitung CF masing-masing gejala dengan mengalikan CF pakar dengan CF user :
a. Gejala Berwarna gelap
CF[H,e] =  0.7 * 1.0
= 0.7
b. Terdapat garis putih pada daun

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
CF[H,e]  =  0.3 * 0.8 = 0.24
c. Daun berlubang tidak beraturan
CF[H,e]  =  0.4 * 0.9 = 0.36
3. Mengkombinasikan nilai CF dari masing-masing gejala CF combine1 CF[H,E] 1,2 =  0.7 + 0.24 * (1 – 0.7) = 0.94 * 0.3 = 0.282 CF combine2 CF[H,E]old.3 =  0.282 + 0.36 * (1 – 0.282) = 0.642 * 0,718
= 0.461
Bila dijadikan dalam bentuk angka presentase, maka : = 0.461 * 100 = 46 %
Dari tiga gejala yang menjadi contoh diatas maka disimpulkan bahwa : Berdasarkan hasil perhitungan diagnose yang dialami adalah gejala ulat grayak dengan nilai kepercayaan adalah 46 % atau mungkin

## 4. KESIMPULAN
Dalam proses membangun sistem pakar atau  expert system hama dan penyakit bawang merah dengan  certainty factor  ini  terdapat  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  bahwa,  Expert  System  Hama  dan  Penyakit  Tanaman Bawang Merah dengan Certainty Factor dapat membantu petani atau ahli pertanian dalam mengidentifikasi hama dan penyakit yang menyerang tanaman bawang merah dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi, sehingga tindakan pengendalian yang tepat dapat dilakukan secara lebih efektif. Sistem pakar ini dapat membantu pengguna (user) untuk  mempermudah  mendapatkan  informasi  tentang  diagnosa  hama  dan  penyakit  dan  jenis-jenis  gejala  yang dialami  sesuai  diagnosa.  Dalam  penerapan  metode  certainty  factor  mendapatkan  nilai  46%  untuk  hama  Ulat Grayak. Sistem pakar ini dapat dijadikan alternatif bagi petani dalam mengenali hama dan penyakit. Dan setelah dilakukan uji fungsionalitas dengan hasil dari Pengujian black box testing dengan skor nilai 4,0 dari expert dan 3,7 dari implementasi grafik betha user dengan kategori valid.

## REFERENCES
[1] Z. Ley Kharismatara and A. Maruf, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Bawang Dengan Menggunakan Certainty Factor,” Inf. Syst. J., vol. 3, no. 1, pp. 25–29, 2020, doi: 10.24076/infosjournal.2020v3i1.214.
[2] A.  AC  Hanif,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Allium  Ascalonicum  L  (Bawang Merah)  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,”  Https://Repository.Unri.Ac.Id,  pp.  xv,  78  hlm.:  ill.:  29  cm,  2021, [Online]. Available: https://repository.unri.ac.id
[3] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 9, no. 2, pp. 85–93, 2020, doi: 10.34010/komputika.v9i2.2884.
[4] K.  E.  Winarno,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Bawang  merah  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 144–151, 2019.
[5] Dede  Hariani,  S.  N.  (2021).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Hama  Dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Aglaonema  Widuri Menggunakan Metode Certainty Factor. CyberTech, 1-12.
[6] S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[7] Titi Supianti, A. A. R. Ashril, Lalu Puji Indra Kharisma, and Khairunnazri, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Bawang Merah Menggunakan Metode Forward Chainning,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 1, no. 2, pp. 7–13, 2021, doi: 10.46764/teknimedia.v1i2.18.
[8] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[9] Bima Pratama, J. R. (2019). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Demam Berdarah Akibat Virus Nyamuk Aedes Aegpty Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Excellent Midwifery Journal, 68-73.
[10]  A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan  Metode Certainty Factor ( CF ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/1556
[11]  S. Muntari and D. Gusmaliza, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Menular Pada Balita,” J. Ilm. Teknosains, vol. 7, no. 2/Nov, pp. 88–94, 2021, doi: 10.26877/jitek.v7i2/nov.9886.
[12]  D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[13]  R.  Rachman  and  A.  Mukminin,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar  Penentuan  Minat  dan  Bakat Siswa SD,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 2, pp. 90–97, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6828.
[14]     K. E. Winarno, “Sistem Pakar diagnosis Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Certainty Factor dengan menggunakan Infrensi Forward Chaining berbasis Web,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 3,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 693 − 700 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3423
no. 1, pp. 144-151, 2018.
[15]     T. Supianti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Bawang Merah Menggunakan Metode Forward Chainning,” Teknimedia, vol. 1, no. 2, pp. 7-13, 2020.
[16]  I. H. Santi and B. Andari, “Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Jenis Kulit Wajah dengan Metode Certainty Factor,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf., vol. 3, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.29407/intensif.v3i2.12792.
[17]  R. Hariyanto and K. Sa’diyah, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty  Factor,”  JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[18]  R. N. Bugis, “Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Kelapa Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 3, no. 1, pp. 284–289, 2019.
[19]  H. Noer and I. W. Anggraeni, “Development of Red Onion Plant in Bulupountu Jaya Sigi,” J. Agrotech, vol. 8, no. 1, pp. 29–33,
2018, [Online]. Available:
http://www.agrotech.jurnalpertanianunisapalu.com/index.php/agrotech/article/view/15
[20]      M.Shalahuddin, R. A. (2018). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur Dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.