## JURNAL ILMIAH FLASH
Vol. 9 No. 1, Halaman: 42 - 49 Juni 2023

## SISTEM PAKAR BERBASIS WEB UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN KANGKUNG MENGGUNAKAN

## METODE CERTAINTY FACTOR
Leli Safitri 1 *, dan Murtiwiyati 2 1,2 Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
* E-mail: leli.s@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Tanaman  Kangkung  darat  (Ipomea  reptans  Poir)  merupakan  salah  satu  tanaman  hortikultura  yang  sangat digemari oleh masyarakat Indonesia,  Saat tanaman kangkung petani diserang hama atau penyakit,  petani tidak tahu hama atau penyakit apa yang sedang menyerang tanamannya. Oleh karena itu dibutuhkan Seorang pakar yang    bertindak  sebagai  media  bantu  untuk  mendiagnosa  hama  penyakit  pada  tanaman  kangkung  darat. Penelitian ini menggunakan  metode Certanty Factor (CF). Sistem pakar ini  dapat mengidentifikasi penyakit serta hama pada tanaman kangkung dengan memberikan aturan dan gejala serta memberikan nilai Certainty Factor pada setiap gejala menurut seorang pakar. Berdasarkan hasil ujicoba blackbox Aplikasi sistem pakar diagnosis penyakit dan hama tanaman kangkung dapat berjalan dengan baik.
Kata kunci : Sistem Pakar,  Tanaman Kangkung, Metode Certanty Factor.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  kemajuan    teknologi  informasi sangat  berkembang  dengan  pesat  .  Hal  ini secara  langsung  maupun  tidak  menjadikan teknologi  informasi  sebagai  bagian  terpenting untuk segala aspek dalam kehidupan masyarakat.  Salah  satu  contohnya  adalah suatu  cara  pendekatan  yang  sering  disebut dengan  kecerdasan  buatan.  Salah  satu pengembangan  kecerdasan  buatan  yaitu sistem  pakar  yang  dalam  hal  ini  sistem  pakar diagnosa  hama  dan  penyakit  tanaman. Menurut  penelitian  sebelumnya  [1][2]  Sistem Pakar merupakan salah satu produk perkembangan teknologi informasi yang dapat diterapkan  pada  mendiagnosa  penyakit  pada berbagai jenis tanaman yaitu tanaman tembakau dan cabe.
Tanaman  Kangkung  darat  (Ipomea reptans  Poir)  merupakan  salah  satu  tanaman hortikultura yang sangat digemari oleh masyarakat  Indonesia  karena  rasanya  yang gurih.  Tanaman  ini  termasuk  kelompok tanaman    semusim  dan  berumur  pendek  dan tidak  memerlukan  areal  yang  luas  untuk membudidayakannya   meningkatkan   aktivitas sehingga    memungkinkan  dibudidayakan  di kota  yang  pada  umumnya  lahannya  terbatas. Selain  rasanya yang gurih, gizi yang terdapat pada  sayuran  kangkung  cukup  tinggi,  seperti vitamin  A,  B  dan  C  serta  berbagai  mineral terutama  zat  besi  yang  berguna bagi
pertumbuhan badan dan Kesehatan [3] . Adanya  Gangguan  terhadap  tumbuhan tanaman  dapat    yang  disebabkan  oleh virus,bakteri, dan jamur disebut penyakit. Tidak seperti hama, penyakit tidak memakan tumbuhan,  tetapi  mereka  merusak  tumbuhan dengan  mengganggu  proses-proses  dalam tubuh tumbuhan sehingga mematikan tumbuhan  [4].  Saat  tanaman  kangkung  petani diserang hama atau penyakit,  petani tidak tahu hama  atau  penyakit  apa  yang  sedang menyerang  tanamannya.  Oleh  karena  itu Seorang  pakar    dibutuhkan  untuk  bertindak sebagai  media  bantu,  karena  mengingat terbatasnya  pengetahuan  para  praktisi  petani kangkung    dan  kurangnya  tenaga  penyuluh, Oleh  karena  itu  dibutuhkan  Media  yang  dapat membantu permasalahan tersebut yaitu dengan  dibuatnya  Sistem  Pakar  Diagnosa Hama dan Penyakit Tanaman kangkung. Pengembangan  aplikasi    sistem    pakar untuk  diagnosa  penyakit  pada  tanaman kangkung  ini    menggunakan  Metode  certainty factor. Metode Certainty Factor (CF) merupakan  suatu  metode  untuk  membuktikan ketidakpastian pemikiran seorang pakar, dimana  untuk  mengakomodasi  hal  tersebut seseorang  biasanya  menggunakan  certainty factor untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang dihadapi [5]. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pakar para  petani  diharapkan  dapat  dengan  mudah
mendiagnosa  penyakit  serta  hama  yang menyerang tanaman kangkung  mereka karena sistem pakar dapat digunakan untuk menyimpan  pengetahuan  dan  keahlian  pakar, selain  itu  sistem  pakar  dapat  meningkatkan kapabilitas  dalam  menyelesaikan  masalah sehingga menghemat waktu dalam pengambilan keputusan.

## METODE PENELITIAN
Adapun    langkah-langkah  yang  diambil Penulis  dalam  penelitian  ini  dibuat  secara sistematis  sehingga  dapat  dijadikan  pedoman yang jelas untuk menyelesaikan masalah yang ada. Urutan Langkah-langkah yang akan dibuat pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Tahap Perencanaan Pada  tahap  ini  dilakukan  perencanaan dan  pengidentifikasian  masalah  untuk pembuatan website sistem pakar diagnosa penyakit tumbuhan kangkung.
2. Tahap Analisis Pada  tahap  ini  penulis  menganalisa kebutuhan  yang  dibutuhkan  dalam merancang  sistem  pada  website  sistem pakar  diagnosa  penyakit  tumbuhan kangkung.
3. Tahap Perancangan Sistem Penulis  pada  tahap  ini  melakukan perancangan  antarmuka,  perancangan database,  dan  perancangan  arsitektur dengan  metode  UML  (United  Modeling Language).
4. Tahap Implementasi dan Pengujian Pada  tahap  ini  penulis  menerapkan sistem pakar kedalam website
berdasarkan hasil
analisa dan
perancangan yang
telah dibuat
sebelumnya menggunakan bahasa
pemograman  PHP.  Kemudian  penulis melakukan pengujian sistem yang bermaksud untuk mengetahui perangkat lunak  yang  dibuat  sudah  memenuhi kriteria  yang  sesuai  dengan  tujuan perancangan perangkat lunak tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  yang  dibuat  pada  penelitian  ini yaitu  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan hama  pada  Tumbuhan  Kangkung  Darat Menggunakan Metode Certainty Factor
berbasis Website dibuat berdasarkan Komponen –  komponen  yang  terdapat  pada sistem pakar [6].

## Representasi pengetahuan
Merupakan tahap dimana basis pengetahuan  dan  basis  aturan  dikelola  agar menciptakan  suatu  rancangan  sistem  pakar yang  sistematis.  Terdapat  5  penyakit  ataupun hama  pada  tanaman  kangkung  dan  ada  14 gejala .
Daftar Penyakit atau Hama dan Kode Penyakit dapat dilihat pada tabel 1. sebagai berikut:
Tabel 1. Daftar Penyakit atau Hama dan Kode Penyakit No Kode Keterangan 1 P001 Penyakit Karat Putih 2 P002 Kutu Daun 3 P003 Ulat Grayak 4 P004 Defisiensi Unsur Hara 5 P005 Siput / Bekicot
Tabel  Daftar  Gejala  dan  Kode  Gejala  dapat dilihat pada tabel 2. Dibawah ini:
Tabel 2. Tabel Daftar Gejala dan Kode Gejala
No Kode Gejala Keterangan 1 G001 Terdapat Bercak Kuning  Pada Permukaan Daun 2 G002 Terdapat Bercak  Putih Pada Permukaan Daun 3 G003 Terdapat Bercak  Putih Disertai Noda Coklat  Pada Permukaan Daun 4 G004 Permukaan Daun Menguning 5 G005 Bentuk  Daun Lebih Kecil Dari  Ukuran Normal 6 G006 Bentuk Batang Kerdil Dan  Keriting Kebawah 7 G007 Pada  Bagian Bawah  Daun

## Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Dan Hama Tanaman Kangkung Menggunakan Metode Certainty Factor
Safitri 1 *, dan Murtiwiyati 2 Terdapat Serangga Berukuran kecil 8 G008 Tepi Daun Terdapat Bekas Gigitan 9 G009 Daun Berlubang 10 G010 Pertumbuhan Tunas  Baru Lambat 11 G011 Warna  Daun Pudar 12 G012 Bintik Putih Pada  Tulang Daun 13 G013 Bagian Batang Rusak  Tidak Beraturan Disertai
Lendir 14 G014 Bagian Tunas  Atau Akar Muda Terkoyak

## Basis pengetahuan
Basis pengetahuan terbentuk dari beberapa  tahapan  untuk  menjadikan  sebuah sistem pakar. Maka dari itu basis pengetahuan diubah menjadi suatu aturan sistem pakar yang digunakan  menggambarkan  keterhubungan penyakit  serta  gejalanya,  maka  dijelaskan dalam bentuk tabel keterbuhungan. Keterhubungan  yang  terjadi  antara  penyakit dan  gejala  pada  tanaman  kangkung  terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Keterhubungan Penyakit dan Gejala

## Metode Certainty Factor
Basis pengetahuan terdiri dari fakta dan aturan.  Aturan  terseut  diperoleh  dari  pakar. Pada aturan tersebut diberikan nilai ketidakpastian (Certainty Factor) untuk mendapatkan hasil yang akurat. Adapun notasi dalam  menentukan  nilai  Certainty  Factor adalah sebagai berikut:
CF (H|E) = MB (H|E) – MD (H|E)        (1)
Dimana :
1. CF  =  Certainty  Factor  atau  faktor kepastian  dalam  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh fakta E.
2. MB  =  Measure  of  Belief  atau  Tingkat Kepastian  yang  merupakan  ukuran kenaikan  dari  kepercayaan  hipotesis  H
dipengaruhi oleh fakta E. 3. MD = Measure of Disbelief atau Tingkat Ketidakpastian yang merupakan kenaikan dari ketidakpercayaan hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. 4. E = Evidence atau fakta. Pada aplikasi sistem pakar ini, ketidakpercayaan  nilai  ukuran  ketidakpastian (MD)  diabaikan  atau  dianggap  nol.  Nilai  CF diberikan  pada  setiap  gejala  yang  disertai dengan penyakit atau hama. Untuk mendapatkan nilai akhir pada diagnosis, maka menggunakan  rumus  CF  pararel  sebagai
Gejala Penyakit P001 P002  P003 P004      P005 G001 √ G002 √ G003 √ G004 √ G005 √ G006 √
G007 √ G008 √ G009
√
G010
√
G011
√
G012 √ G013 √ G014 √
berikut: CF Pararel = CF Old + CF Gejala * (1 – CF Old )   (2)
Keterangan:
1. CFPararel  :  Gabungan  nilai  kepastian dari perhitungan CF sebelumnya dengan CF selanjutnya.
2. CFOld  :  Nilai  kepastian  dari  CF sebelumnya.
3. CFGejala : Nilai CF yang diperhitungkan. Sementara itu untuk menghitung presentasi terhadap suatu penyakit atau hama, digunakan persamaan:
CF Presentase =  CF Pararel * 100       (3)
Tabel  4.  merupakan  hasil  perhitungan Certainty  Factor  untuk  mendiagnosis  5  jenis hama  maupun  penyakit  tanaman  kangkung darat.
Tabel 4. Nilai Certainty Factor Hama Penyakit Kangkung
Hama atau Penyakit
Gejala Nilai CF
Penyakit Karat
Putih Terdapat Bercak Kuning Pada Permukaan Daun 0.6 Terdapat Bercak Putih Pada Permukaan Daun 0.8 Terdapat Bercak Putih Disertai Noda Coklat Pada Permukaan Daun 0.8 Kutu Daun Permukaan Daun Menguning 0.4 Bentuk Daun Lebih Kecil Dari Ukuran Normal 0.6 Bentuk Batang Kerdil Dan Keriting Kebawah
0.6
Ulat Grayak Pada Bagian Bawah Daun Terdapat Serangga 0.8
Berukuran kecil Tepi Daun Terdapat Bekas Gigitan 0.8 Daun Berlubang 1.0 Defiensi Unsur Hara Pertumbuhan Tunas Baru Lambat 0.8 Warna Daun Pudar 0.6 Bintik Putih Pada Tulang Daun 0.8 Bekicot / Siput Bagian Batang Rusak Tidak Beraturan Disertai Lendir 0.8 Bagian Tunas Atau Akar Muda Terkoyak 1.0
Berikut  contoh  perhitungan  menggunakan metode Certainty Factor, contoh, seorang user menggunakan  website  sistem  pakar  ini  dan memilih  gejala –  gejala  antara  lain  sebagai berikut:
1. Gejala  10  =  Pertumbuhan  Tunas  Baru Lambat
2. Gejala 11 = Warna Daun Pudar
3. Gejala  12  =  Bintik  Putih  Pada  Tulang Daun
Berikut langkah perhitungan :
1. Menentukan  CFPakar  dari  setiap  gejala yang dipilih oleh user.
Tabel 5. Perhitungan Nilai CF Gejala Nilai CF Pertumbuhan Tunas Baru Lambat 0.8 Warna Daun Pudar 0.6 Bintik Putih Pada Tulang Daun 0.8

## Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Dan Hama Tanaman Kangkung Menggunakan Metode Certainty Factor
Safitri 1 *, dan Murtiwiyati 2
2. Menghitung  nilai  Certainty  Factor  untuk defisiensi unsur hara: CFCombine1  =    0.8  +  (0.6  *  (1 –  0.8))  = 0.92 CFCombine2 =  0.8 + (0.92 * (1 – 0.8)) = 0.984
Berdasarkan perhitungan diatas, didapatkan nilai Certainty Factor untuk penyakit defisiensi unsur hara adalah 0.984.

## Perancangan
Perancangan yang dibuat dengan menggunakan alat bantu berupa UML (Unified Modelling  Language)  .Menurut  [7]  Unified Modeling  Language  selanjutnya  disebut  UML adalah  sebuah  Tehnik  pengembangan  sistem yang menggunakan bahasa grafis sebagai alat untuk  pendokumentasian  dan  melakukan spesifikasi  pada  system.  Diagram  UML  yang digunakan untuk perancangan aplikasi ini yaitu use case diagram.

## Usecase Diagram
Use Case adalah sebuah kegiatan yang dilakukan oleh sistem, biasanya  dalam menganggapi  Permintaan  dari  pengguna system  [8].  Adapun  Sistem  pakar  yang dibangun memiliki 2 aktor yaitu user dan admin. User  atau  pengguna  dapat  memilih  penyakit maupun  hama  yang  menjangkit  tanaman kangkung  berdasarkan  gejala  yang  tampak serta  dapat  melihat  solusi  dari  tiap  penyakit., Sedangkan  Admin    dapat  melakukan  login terhadap  sistem  agar  dapat  mengelola  data yang terdapat  dalam website ini.
Use  case  diagram  User  dapat  dilihat  pada gambar 1. Di bawah ini:
Gambar 1. Use Case Diagram User
Use  case  diagram  Admin  dapat  dilihat pada gambar 2. Di bawah ini:

## Gambar 2. Use Case Diagram Admin

## Activity Diagram
Dalam  penggambaran  alur  kerja  dari sistem  pakar  ini  adalah  menggunakan  Activity Diagram. Activity diagram user menggambarkan  aktivitas  pengguna  ketika menjalankan  aplikasi,  dalam  aktivitas  diagram ini  dijelaskan  pengguna  berinteraksi  dengan sistem pakar. Activity diagram untuk User dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram User
Activity diagram Admin menggambarkan aktivitas Admin dalam mengolah data yang ada di dalam aplikasi sistem pakar. Activity diagram untuk Admin dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Activity Diagram Admin

## Class Diagram
Class  Diagram  menggambarkan  hubungan yang  terjadi  dalam  aplikasi.  Gambar  5. menjelaskan bahwa dalam aplikasi ini terdapat 7  kelas  yaitu,  kelas  Penyakit,  Kelas  Gejala, Kelas  Hasil,  Kelas  Basis  Pengetahuan,  Kelas Admin,  Kelas Kondisi, dan Kelas Post.

## Gambar 5. Class Diagram

## Implementasi
Tahap Implementasi merupakan tahap pembuatan  sistem  sesuai  rancangan  yang telah  sebelumnya  dibuat.  Pembuatan  sistem menggunakan  perangkat  lunak  text  editor (Sublime  Text  3),  bahasa  pemograman  PHP dan  Basis    data    MySQL  Berikut  merupakan hasil  tampilan  program  dari  sistem  pakar diagnosa tanaman kangkung.

## Halaman beranda
Halaman  beranda  adalah    halaman  pertama yang  akan  muncul  pada  saat  pengguna membuka  website  sistem  pakar  ini.  Pada halaman  ini  terdapat  pilihan  menu  yaitu beranda, diagnosa, keterangan, riwayat, bantuan,  login  admin,  dan  tentang.  Tampilan
halaman  beranda  yang  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Beranda

## Halaman Diagnosa
Pada  halaman  ini,  pengguna  akan  melakukan konsultasi dengan sistem pakar ini berdasarkan gejala-gejala  yang  sudah  disediakan  oleh sistem,  pengguna  akan  memilih  gejala-gejala tersebut  sesuai  yang  dialami  oleh  tanaman kangkung.  Untuk  melihat  halaman  diagnosa dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Diagnosa

## Halaman Hasil
Halaman  hasil  diagnosa  akan  muncul  apabila pengguna  telah  mengisi  form  diagnosa  yang berisi  gejala  dan  memilih  tombol  proses. Halaman ini menampilkan hasil dari perhitungan diagnosa dengan metode Certainty  Factor.  Tampilan  halaman  hasil diagnosa dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosa

## Sistem Pakar Berbasis Web Untuk Mendiagnosis Penyakit Dan Hama Tanaman Kangkung Menggunakan Metode Certainty Factor
Safitri 1 *, dan Murtiwiyati 2
Salah  satu  metode  pengujian  yang  berfokus pada  spesifikasi  fungsionalitas  dari  perangkat lunak disebut Black Box Testing [9,10]. Pengujian  yang  dilakukan  dalam  aplikasi menggunakan  metode  black  box  testing.  Uji coba  dilakukan  2  kali  yaitu  uji  coba  dari  sisi pengguna dan uji coba dari sisi admin. Uji coba dengan  metode  ini  bertujuan  untuk  mencari tahu  apakah  input  dan  output  aplikasi  sesuai dengan  hasil  yang  diharapkan  Tampilan  uji Coba  Black  Box  halaman  Pengguna  dapat dilihat pada Tabel  6 sebagai berikut.
Tabel  6. Uji coba Black Box Pengguna No Fungsi Skenario Status 1 Menu diagnosa Mengakses menu diagnosa Sukses 2 Pemilihan Gejala Melakukan pemilihan pada daftar gejala Sukses 3 Proses diagnosa Mengklik tombol proses Sukses 4 Menu Riwayat Mengakses menu riwayat Sukses 5 Menu keterangan
Mengakses
menu keterangan
Sukses
6 Menu Bantuan Mengakses menu bantuan Sukses 7 Menu Beranda Mengakses menu tentang Sukses 8 Menu Login Mengakses menu Login Sukses
Tampilan  uji  Coba  Black  Box  halaman  Admin dapat dilihat pada Tabel  7 di bawah ini:
Tabel 7. Uji coba Black Box admin
N o Fungsi Skenario Statu s 1 Menu Login   Menampilkan halaman admin Sukse s 2 Tambah Admin Menambahkan admin Sukse s 3 Tambah Penyakit Menambahkan penyakit Sukse s 4 Tambah Gejala Menambahkan gejala Sukse s 5 Tambah Pengetahua n Mengambahka n pengetahuan Sukse s 6 Menu ubah Pasword Mengubah pasword Sukse s 7 Ubah keterangan penyakit Mengubah keterangan penyakit Sukse s 8 Logout Keluar dari menu admin Sukse s

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan dapat  simpulkan  bahwa  sistem  pakar  untuk mendiagnosis  penyakit  dan  hama  tanaman kangkung  menggunakan  metode  certainty factor telah  berhasil  dibuat dan  dapat berjalan dengan  baik  sesuai  yang  diharapkan.  Sistem pakar ini   dapat mengukur  nilai ketidakpastian yang  ada  pada  gejala  penyakit  yang  dialami pada  tanaman  kangkung.  Dengan  adanya sistem  pakar  ini  para  petani  dapat  dengan mudah mendiagnosa penyakit serta hama yang menyerang tanaman kangkung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Arifin,  M.,  &  Eka  Yulia  Retnani,  W.  (2017). Arifin  et  al.,  Penerapan  Metode  Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Untuk
Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada  Tanaman  Tembakau  (Application  Of Certainty  Factor  Method  For  Expert  System Diagnosis  Of  Pests  And  Diseases  On Tobacco).
[2]. Evi  Triandini,  &  I  Gede  Suardika.”  Step  By Step desain Proyek Menggunakan UML”,CV. Andi Offset, Jakarta, 2012.
[3]. Hariyanto, R., & Sa’diyah, S. (2018). Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada Tanaman Tebu Menggunakan
Metode Certainty  Factor.  JOINTECS)  Journal  of Information Technology and Computer
Science, 3(1). https://doi.org/10.31328/jo
[4]. H eny  Pratiwi,  “  Sistem  Pakar.”,  Goresan Pena, Kuningan, 2019
[5]. Mayani,  N.,  da  Kurniawan,  T.,  &  Program Studi  Agroteknologi  Fakultas  Pertanian Unsyiah, D. (2015). PERTUMBUHAN TANAMAN  KANGKUNG  DARAT  (Ipomea reptans  Poir)  AKIBAT  PERBEDAAN  DOSIS KOMPOS  JERAMI  DEKOMPOSISI  MOL KEONG MAS (Vol. 15, Issue 13).
[6]. Muzuna, Wa Ode Al Zarliani, Wardana, & Wa
Ode Dian Permana Sari. (2021). Penyuluhan Pengembangan Dan Pengendalian Organisme Pengganggu Tanaman Holtikultura Di Desa Lawela Kabupaten Buton Selatan. 5, 288 –300.
[7]. Sri Mulyani,  “  Analisis  dan  Perancangan Sistem  Informasi  Manajemen  Keuangan Daerah”. Abdi Sistematika, Bandung,2016.
[8]. Sukamto, Rosa, & M.Shalahudin, “Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek” . Informatika.Yogyakarta, 2018.
[9]. Vikasari,  C.  (2018).  Pengujian  Sistem Informasi  magang  industri  dengan  metode blackbox  Testing  Boundary  Value  Analysis. syntax jurnal informatika, No 1 Hal ,44-51.
[10].  Winanto,  T.,  Retno,  Y.,  Utami,  W.,  Fitriasih, H.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  Sinar,  S., Surakarta,  N.,  Program,  ),  &  Informatika,  S.
M. (n.d.). Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Cabai Besar Menggunakan Metode Certainty Factor.Journal/Periodicals