## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2022

## Penerapan Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Tomat
Dila Adellia #1 , Alda Cendekia Siregar *2 , Syarifah Putri Alkadri #3
# Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pontianak Jalan Jendral Ahmad Yani No. 111 Bangka Belitung Laut, Pontianak Tenggara, Kota Pontianak, Kalimantan Barat 1 dila.adellia@unmuhpnk.ac.id
3 agustini.putri@unmuhpnk.ac.id
* Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Pontianak Jalan Jendral Ahmad Yani No. 111 Bangka Belitung Laut, Pontianak Tenggara, Kota Pontianak, Kalimantan Barat 2 alda.siregar@unmuhpnk.ac.id
Abstrak—  Tanaman  tomat  termasuk  tanaman  hortikultura yang  memiliki  banyak  manfaat  bagi  tubuh.  Kurangnya pengetahuan  pelaku  tani  dalam  merawat  serta  mengatasi permasalahan  pada  tanaman  tomat  berdampak  pada  hasil panen  yang  kurang  memuaskan.  Tujuan  dilakukan penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  sebuah  sistem pakar  diagnosa  hama  dan  penyakit  pada  tanaman  tomat berbasis  website  berdasarkan  beberapa  gejala  serta  solusi untuk mengatasi permasalahan pada tanaman tomat. Metode yang  diterapkan  pada  website  tanaman  tomat  yaitu  Metode Certainty  Factor.  Metode  tersebut  dapat  memberikan gambaran  mengenai  kepercayaan  seorang  pakar  terhadap suatu  masalah,  pada  sistem  pakar  diagnosa  hama  dan penyakit tanaman tomat dilakukan pengujian akurasi sistem. Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  dan  nilai  keberhasilan  sistem.  Dalam pengujian akurasi  sistem  digunakan  20 data  kasus  lapangan berdasarkan  wawancara  langsung  kepada  beberapa  pihak pelaku  tani  tanaman  tomat,  dengan  mengumpulkan  fakta- fakta  berupa  gejala  dari  setiap  kasus  permasalahan  hama dan  penyakit  tanaman  tomat.  Berdasarkan  20  data  kasus tanaman tomat yang telah dilakukan berdasarkan penyesuaian  terhadap  sistem  dan  pakar  diperoleh  nilai akurasi sistem sebesar 90%.
Kata kunci — Sistem Pakar, Certainty Factor, Hama Penyakit, Tomat

## I. P ENDAHULUAN
Tanaman tomat termasuk tanaman hortikultura semusim yang  artinya  melakukan  satu  kali  produksi.  Tanaman tomat  termasuk  divisi spermatophyta yang  artinya memiliki biji. Tanaman yang memiliki tinggi mencapai ±2 meter  ini  mengandung  vitamin  dan  mineral  yang  tinggi.
Pada  buah  tomat  terkandung  karbohidrat,  protein,  lemak dan  kalori  yang  dapat  meningkatkan  daya  berpikir  pada manusia. Selain itu, tanaman tomat berguna sebagai sayur, obat,  kosmetik,  bahan  baku  industri,  makanan  dan minuman  [1].  Dari  banyaknya  manfaat  tanaman  tomat, produksi  tanaman  tomat  menjadi  salah  satu  tanaman unggulan  di  seluruh  dunia.  Permintaan  pasar  terhadap buah  tomat  semakin  meningkat,  seperti  yang  terjadi  pada tahun  2018,  permintaan  pasar  buah  tomat  di  Indonesia sebanyak  976.772  ton  dan  pada  tahun  2019  terjadi peningkatan  4,46%  sebanyak  1.020.333  ton.  Area budidaya  tanaman  tomat  yang  semakin  bertambah  sekitar 1,15% pada tahun 2018 dari 54.158 Ha meningkat menjadi 54.780  pada  tahun  2019  (Direktorat  Jenderal  Horikultura, 2020) [2].
Namun,  dari  banyaknya  permintaan  pasar  buah  tomat masih  banyak  pihak  pelaku  tani  tanaman  tomat  yang belum  mampu  mengatasi  permasalahan  terkait  serangan hama  dan  penyakit  tanaman  tomat,  hal  tersebut mengakibatkan  hasil  panen  yang  menurun  atau  gagal panen  seperti  yang  terjadi  pada  kelompok  tani  di  wilayah Rasau  Jaya  Kabupaten  Kubu  Raya,  Kalimantan  Barat. Berdasarkan  wawancara  yang  telah  dilakukan,  terdapat laporan kegagalan panen tanaman tomat dibulan Juli tahun 2021.
Teknologi menjadi solusi dalam berbagai permasalahan yang  kompleks  tak  terkecuali  pada  bidang  pertanian. Dalam  permasalahan  hama  dan  penyakit  tanaman  tomat teknologi  yang  dapat  menjadi  solusi  yaitu  sistem  pakar. Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  terbentuk  atas dasar  ilmu  para  pakar  yang  dipadukan  dalam  sebuah komputer  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pihak pengguna dalam mengatasi berbagai masalah terkait suatu ilmu  [3].  Sistem  pakar  sudah  banyak  diteliti  dan dikembangkan  pada  berbagai  permasalahan  untuk  hama dan  penyakit  pada  tanaman  tomat  [4]–[6].  Penelitian
sistem  pakar  terkait  hama  dan  penyakit  tanaman  tomat yang  telah  dilakukan  menggunakan  data  hama  dan penyakit  serta  data  gejala  dengan  jumlah  dan  jenis  yang berbeda-beda  :  Penelitian  dengan  5  data  penyakit  dan  9 data gejala [6],  penelitian dengan 3 data penyakit dan 19 data gejala [4], kemudian penelitian menggunakan 13 data hama dan penyakit serta 34 data gejala [5].
Dalam  sistem  pakar  komponen  yang  mempengaruhi hasil  adalah  basis  pengetahuan.  Basis  pengetahuan  berisi pengetahuan-pengetahuan yang dibutuhkan untuk memahami, memformulasikan dan menyelesaikan masalah. Dalam  kasus  hama  dan  penyakit  tanaman  tomat  basis pengetahuan  berupa  data  penyakit  dan  data  gejala. Semakin lengkap basis pengetahuannya, maka solusi yang diberikan  sistem  pakar  akan  semakin  baik.  Penelitian  ini menggunakan  basis  pengetahuan  yang  lebih  banyak dibandingkan penelitian terdahulu yaitu 14  data hama dan penyakit serta 37 data gejala.
Perancangan  sistem  pakar  hama  dan  penyakit  tanaman tomat  menggunakan  metode Certainty  Factor . Certainty Factor adalah metode yang digunakan untuk mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar untuk menggambarkan tingkat kepercayaan pakar terhadap suatu  masalah.  Hasil  metode Certainty  Factor berupa persentase,  sehingga  sesuai  dengan  hasil  program  yang dibutuhkan  peneliti  [7].  Kelebihan Certainty  Factor yaitu dapat  mengukur  nilai  kepercayaan  dan  ketidakpercayaan dalam pengambilan keputusan pada sistem pakar diagnosa penyakit [8]. Selain itu, metode certainty factor juga lebih baik daripada metode reduce rule based [9] .
II. L

## ANDASAN T EORI

## A. Sistem Pakar
Sistem  Pakar  adalah  suatu  sistem  yang  mengadopsi pengetahuan  pakar  ke  dalam  komputer,  supaya  komputer dapat  mengatasi  suatu  permasalahan  layaknya  seorang pakar. Sistem pakar dirancang dan diterapkan menggunakan  bahasa  pemrograman  tertentu  untuk menyelesaikan  suatu  masalah  seperti  yang  dilakukan seorang  pakar.  Maka  dari  itu,  sistem  pakar  diharapkan dapat membantu orang awam dalam mengatasi permasalahan  tertentu  tanpa  bantuan  langsung  seorang pakar.  Sedangkan  menurut  para  ahli,  sistem  pakar digunakan sebagai asisten yang berpengalaman [10].
Pemrosesan  pada  sistem  pakar  adalah  pemrosesan pengetahuan,  pengetahuan  yaitu  pemahaman  teoritis  dan praktis pada suatu obyek [11].

## B. Tanaman Tomat
Tanaman  tomat  merupakan  tanaman  hortikultura  yang memiliki  banyak  manfaat  bagi  tubuh.  Adapun  kandungan yang  terdapat  pada  tanaman  tomat  yaitu,  mengandung banyak  nutrisi  seperti  mineral,  kalium,  antioksidan, vitamin  dan  kandungan  lainnya  [12].  Tanaman  tomat memiliki  tinggi  mencapai  2-3  meter  yang  terdiri dari  biji, akar,  batang,  daun  dan  bunga.  Tanaman  tomat  memiliki ciri  batang  berbentuk  bulat  dan  berbulu  halus  di  seluruh permukaannya.  Batang  tanaman  muda  bertekstur  lunak, sedangkan  batang  yang  sudah  tua  bertekstur  keras. Memiliki daun hijau dan berbulu halus dengan panjang 20-
30  cm  dan  lebar  15-20  cm,  kemudian  tangkai  daun  bulat memanjang 7-10 cm dengan ketebalan 0,3-0,5 cm.
Akar  tomat  berbentuk  serabut  dan  mampu  menembus lapisan tanah pada kedalaman 30-70 cm. Bunga berwarna kuning, jumlah bunga juga tergantung pada varietas tomat, pada umumnya tomat perpohonnya 5-10 bunga. Kemudian, buah  tanaman  tomat  berbentuk  bulat,  bulat  pipih,  bulat lonjong  dan  oval.  Biji  tanaman  tomat  berwarna  putih, putih  kecokelatan  atau  kekuningan,  dengan  bentuk  pipih, tertutup daging buah dan berbulu [13].

## C. Metode Certainty Factor
Pada  tahun  1975,  Shortliffe  dan  Buchan  mengusulkan sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mengakomodasi ketidakpastian  pemikiran  seorang  pakar,  metode  tersebut adalah certainty  factor (CF). Certainty  factor menjadi sebuah  metode  yang  dapat  memberi  gambaran  mengenai keyakinan seorang pakar terhadap suatu masalah [14].
Menurut  Allister, certainty  factor merupakan  sebuah metode  untuk  membuktikan  pasti  atau  tidaknya  suatu pendapat  yang  berbentuk  metrik  dan  digunakan  pada sistem  pakar.  Maka  dari  itu, certainty  factor merupakan sebuah  metode  untuk  menggambarkan  dan  membuktikan ketidakpastian penalaran seorang pakar. Dengan menggunakan certainty  factor ,  akan  didapatkan  tingkat keyakinan seorang pakar terhadap suatu masalah [15].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Gambar. 1  Metodologi penelitian
Pada gambar 1 langkah penelitian dimulai dengan tahap mengidentifikasi  masalah,  kemudian  pengumpulan  data yang  diperoleh  dari  pakar  yaitu  Dr.Ir.  Fadjar  Rianto,  MS, sedangkan  pengumpulan  data  kasus  diperoleh  dilapangan tepatnya  pada  pelaku  tani  tanaman  tomat.  Kemudian, melakukan  analisis  kebutuhan  dan  perancangan  sistem serta melakukan implementasi sesuai perancangan.
Dalam perancangan sistem terdapat beberapa komponen sistem pakar, yaitu :

## 1)  Basis  Pengetahuan  (Knowledge  Base): Knowledge
Base  berisi  sebuah  fakta  yang  mengandung  pengetahuan, pemahaman,  perumusan  hingga  penyelesaian  masalah. Representasi basis pengetahuan tanaman tomat berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  pakar  berupa  data hama dan penyakit tanaman tomat serta data gejala. Basis pengetahuan berguna sebagai dasar data bagi sistem untuk menyimpulkan suatu permasalahan
2)  Working  Memory: Working  memory berfungsi sebagai  tempat  penyimpanan  muatan  parameter  berupa tingkat  kepercayaan.  Dalam  sistem  pakar  tanaman  tomat, muatan  parameter  yang  digunakan  berdasarkan  metode certainty  factor yang  berisi  nilai  kepercayaan  (MB)  dan nilai  ketidakpercayaan  (MD).  Menghitung  nilai Certainty Factor  menggunakan  nilai  kepercayaan  (MB)  dan  nilai ketidakpercayaan  (MD).  Nilai  MB  dan  MD  digunakan untuk menghitung nilai kepercayaan dari setiap gejala agar menghasilkan  faktor  kepercayaan  (CF)  dari  sebuah diagnosa  penyakit.  Berikut  perhitungan  CF  dari  setiap gejala penyakit tanaman tomat:
CF[H,E] = MB[H,E] – MD[H,E] …(1) Untuk  nilai  CF  kombinasi  digunakan  rumus  sebagai berikut : CF(H)=CF(H)CF(R1) + CF(R2) + [CF(R1) * CF(R2)] …(2)
3)  Fasilitas Penjelas (Explanation Facility): Penyedia solusi  yang  dihasilkan  kepada  pengguna  atau user [16]. Pada  sistem  pakar  tanaman  tomat,  setiap  data  penyakit terdapat rekomendasi solusi yang diperoleh dari pakar.
4)  Mesin Inferensi (Inference Engine): Mesin inferensi merupakan  struktur  kontrol  atau rule sebuah  sistem  pakar dan termasuk pengembangan dari sebuah basis pengetahuan.  Setelah  dilakukan  pengembangan  sistem, maka dilakukan pengujian untuk mengetahui sistem sudah dapat  beroperasi  secara  fungsional  atau  tidak  [17].  Pada kontrol  inferensi  sistem  pakar  tomat  digunakan  penalaran atau  pelacakan  ke  depan  ( Forward  Chaining ).  Pelacakan diawali  dengan  informasi  masukan  kemudian  didapat sebuah  kesimpulan  yang  disesuaikan  fakta  dengan  aturan if-then [18].
5)  Akuisisi  Pengetahuan  (Knowledge  Acquisition): Akuisisi  pengetahuan  berfungsi  sebagai  salah  satu pengembangan  basis  pengetahuan,  meliputi  pengumpulan maupun perubahan pemecahan masalah dari seorang pakar. Adapun  dalam  sistem  pakar  tomat  ini  digunakan  pohon keputusan  untuk  memudahkan  dalam  pengambilan
keputusan  seperti  pengambilan  keputusan  yang  kompleks menjadi spesifik [19].
6)  Antar  Muka  (User  Interface): Mekanisme  dari sebuah  sistem  agar  dapat  menerima  serta  menyajikan informasi  yang  mudah  dipahami  pengguna  sistem  [16]. Maka,  dalam  sistem  pakar  tanaman  tomat  dirancang sebuah sistem dengan tampilan form konsultasi yang dapat diakses langsung oleh pengguna atau user .

## IV. P EMBAHASAN

## A. Basis Pengetahuan (Knowledege Base)
Basis pengetahuan pada tanaman tomat dirancang untuk menyimpan  data  hama  dan  penyakit  serta  data  gejala. Basis  pengetahuan  sistem  pakar  diagnosa  hama  dan penyakit  pada  tanaman  tomat  dapat  dilihat  pada  Tabel  I dan Tabel II.

## TABEL I
DATA HAMA DAN PENYAKIT Kode

## Nama Hama dan Penyakit
P1 Busuk ( Phytophtora infestans de Barry) P2 Bercak ( Alternaria solani Sor.) P3 Busuk Lunak Bakteri / Busuk Batang ( Erwinia carotovora (L.R. Jones ) Hollander / Bacillus carotovora ) P4 Layu Bakteri ( Pseudomonas / Rolstonia
Solanacearum (E.F. Smith.) E.F. Sm)
P5 Layu Fusarium ( Fusarium Oxysporum
(Schlecht.) f.sp. lycopersici (Sacc.) Snyd.et Hans)
P6 Kapang Daun ( Fulvia Fuva (Cke.) Cif) P7 Cekik ( Phytium ultimu ) P8 Tomato Mozaik Virus (TMV) P9 Nematoda Akar ( Heterodera marioni /
Meloidogyne javanice )
P10 Penggerek Daun ( Liriomyza sative Blancard (Diptera : Asgromyzidae ))
P11 Kepik Tomat ( Nesidiocoris (Crytopeltis) tenuis (Hemiptera : Miridae ))
P12 Lalat Buah ( Bactocera cucurbitae (Coquillet)
(Diptera : Tephritidae )) P13 Ulat Grayak ( Spodoptera liture F .) P14
Ulat Tanah ( Agrotis ipsilon ) TABEL II D ATA G EJALA
Kode Nama Gejala G1 Terdapat warna kecoklatan atau keunguan pada daun, tangkai, buah dan batang

## G2 Tanaman mengeluarkan bau busuk
G3 Muncul bercak hitam konsektrik
Kode Nama Gejala G4 Bercak kecil hingga bercak membesar muncul pada daun dan buah G5 Serangan terjadi pada daun atau buah yang masih muda G6 Terdapat bercak berair pada daun atau buah yang masih muda
G7 Tanaman roboh

## G8
Beberapa daun layu secara mendadak G9 Layu pada cuaca panas di siang hari dan segar kembali di pagi dan sore hari
G10 Tanaman perlahan layu hingga mengering

## G11 Pada batang terbentuk akar adventif
G12 Tanaman layu
G13 Pada batang terjadi pembentukan miselium / jamur berwarna putih

## G14 Daun menguning

## G15 Sisi atas daun terdapat bercak kuning
G16 Sisi bawah tampak bercak ungu kehijauan
G17 Daun mengering
G18 Pangkal batang mengecil G19 Akar membusuk
G20 Pangkal batang membusuk G21 Daun membentuk mosaik berwarna hijau muda dan hijau tua dengan bercak menguning G22 Daun muda berkerut dan keriting
G23 Tanaman kerdil G24 Akar serabut tidak normal dan terdapat bulatan kecil seperti bisul berwarna putih

## G25 Daun tanaman terdapat bercak putih

## G26 Terdapat larva dibagian tepi daun

## G27 Ujung ranting terdapat tusukan berwarna coklat

## G28 Pucuk tanaman kering

## G29
Bunga layu dan menghitam G30 Buah busuk dan terdapat larva G31 Buah berlubang G32 Buah rontok G33 Terdapat bercak putih pada daun
G34 Daun berlubang
G35 Terdapat bekas gigitan dipermukaan daun
Kode Nama Gejala G36 Pangkal batang terdapat bekas gigitan G37 Terdapat ulat menggulung disekitar tanaman

## B. Working Memory
Working memory berisi data diagnosa untuk menyimpan muatan parameter berupa nilai certainty factor yang berisi tingkat kepercayaan ( measure of increased belief atau MB) dan  tingkat  ketidakpercayaan  ( measure  of  increased disbelief atau MD).   Adapun nilai bobot  CF  dapat dilihat pada Tabel III dan data diagnosa sistem pakar tomat dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL III B OBOT N ILAI CF No Keterangan Nilai 1 Sangat Yakin 1 2 Yakin 0.8 3 Cukup Yakin 0.6 4 Sedikit Yakin 0.4 5 Tidak Yakin 0.2 6 Tidak
0 TABEL IV D ATA D IAGNOSA
Kode Penyakit Kode Gejala Nilai MB MD P1 G1 G2 G3 0.8 0.4 0.6 0 0.2 0.2 P2 G3 G4 G5 0.8 0.6 0.6 0.2 0.2 0.4 P3 G2 G6 G7 1 0.4 0.8 0.2 0.6 0.4 P4 G8 G9 G10 G11 1 0.8 0.6 0.6 0.2 0.4 0.2 0.4 P5 G11 G12 G13 G14 0.6 0.8 1 0.6 0.2 0.2 0.2 0.4 P6 G15 G16 G17 0.8 0.8 0.6 0.2 0.2 0.4 P7 G12 G18 G19 G20 0.8 0.8 0.6 0.8 0.4 0.6 0.2 0.2 P8 G21 G22 G23 1 0.8 0.6 0.2 0.2 0.4 P9 G7 G12 G23 G24 0.4 0.4 1 1 0.6 0.8 0.2 0.2 P10 G17 G25 G26 0.4 1 0.6 0.8 0.2 0.2 P11 G27 1 0.2
Kode Penyakit Kode Gejala Nilai MB MD G28 G29 0.6 0.4 0.4 0.8 P12 G30 G31 G32 1 0.8 0.8 0.2 0.4 0.2 P13 G31 G33 G34 0.8 0.4 0.6 0.4 0.6 0.2 P14 G35 G36 G37 0.4 1 1 0.6 0.2 0.2

## C. Fasilitas Penjelas (Explanation Facility)
Explanation  facility berisi  data  solusi  yang  merupakan penyediaan  solusi  dari  permasalahan  tanaman  tomat. Adapun  data  solusi  didapat  berdasarkan  hasil  analisa sesuaipenyakit  dari  setiap  gejala,  seperti  tabel  berikut maka  untuk  hasil  analisa  dari  gejala  yang  terdapat  pada penyakit busuk terdapat solusi seperti pada Tabel V.
TABEL V D ATA S OLUSI
Kode Solusi P1 Tanaman tomat yang terserang penyakit busuk dapat  ditanangani  dengan  melakukan  rotasi tanaman  dan  penyemprotan  fungisida  seperti Difolatan  (Kaptanol)  dan  pestisida  yang mengandung  Tomafol  80  WP  (Kaptanol), Dithane  M-45  (mancozeb)  dengan  kadar 0,25%  -  0,3%.  Penyemprotan  dimulai  setelah tanaman  berumur  2  minggu  dengan  jangka waktu 2 minggu sekali juga dapat menggunakan  Manzete-D  (mancozeb)  dan Daconil (Klorotalonil) 0,15% - 0,30%.

## D. Mesin Inferensi (Inference Engine)
Mesin inferensi berisi rule interpreter  dari sebuah basis pengetahuan  dan  perancangan  sistem.  Adapun rules didapat  berdasarkan  pelacakan  dan  penalaran forward chaining menggunakan  aturan if-then dapat  dilihat  pada tabel VI.
TABEL VI RULES Kode Rules R1 IF (terdapat bercak kecoklatan atau keunguan pada daun,  tangkai,  buah  dan  batang)  AND  (tanaman mengeluarkan  bau  busuk)  and  (muncul  bercak hitam konsektrik) THEN (Penyakit Busuk ( Phytophtora infestans de Barry))
R2
IF (muncul bercak hitam konsektrik) AND ( bercak kecil  hingga  bercak  membesar  muncul  pada  daun dan  buah)  AND  (serangan  terjadi  pada  daun  atau buah  yang  masih  muda)  THEN  (Penyakit  Bercak
( Alternaria solani Sor.))
R3
IF  (terdapat  bercak  berair  pada  daun  segar  atau pangkal batang) AND (tanaman mengeluarkan bau busuk)  AND  (tanaman  roboh)  THEN  (Penyakit Busuk  Lunak  Bakteri  /  Busuk  Batag  ( Erwinia carotovora (L.R.  Jones  ) Hollander / Bacillus carotovora )) R4
IF  (beberapa  daun  layu  secara  mendadak)  AND
Kode

## Rules
(layu  pada  cuaca  panas  di  siang  hari  dan  segar kembali  di  pagi  dan  sore  hari)  AND  (tanaman perlahan  layu  hingga  mengering)  AND  (pada batang  terbentuk  akar  adventif)  THEN  (Penyakit
Layu Bakteri ( Pseudomonas / Rolstonia Solanacearum (E.F. Smith.) E.F. Sm))
R5 IF  (tanaman  layu)  AND  (pada  batang  terjadi pembentukan  miselium  /  jamur  berwarna  putih) AND  (daun  menguning)  AND  (pada  batang terbentuk  akar  adventif)  THEN  (Penyakit  Layu Fusarium  ( Fusarium  Oxysporum (Schlecht.)  f.sp. lycopersici (Sacc.) Snyd.et Hans))

## R6
IF  (sisi  atas  daun  terdapat  bercak  kuning)  AND (sisi  bawah  daun  tampak  bercak  ungu  kehijauan)
AND  (daun  mengering)  THEN  (Penyakit  Kapang Daun ( Fulvia Fuva (Cke.) Cif))
R7
IF  (pangkal  batang  mengecil)  AND  (Akar membusuk)  AND  (Tanaman  layu)  AND  (pangkal batang  busuk)  THEN  (Penyakit  Cekik  ( Phytium ultimu ))
R8
IF  (daun  membentuk  mosaik  berwarna  hijau  muda dan  hijau  tua  dengan  bercak  menguning)  AND (daun  muda  berkerut  dan  keriting)  AND  (tanaman kerdil)  THEN  (Penyakit  Tomato  Mozaik  Virus
(TMV))
R9
IF  (tanaman  kerdil)  AND  (akar  serabut  tidak normal  dan  terdapat  bulatan  kecil  seperti  bisul berwarna  putih)  AND  (tanaman  layu)  AND (tanaman  roboh)  THEN  (Hama  Hama  Nematoda Akar ( Heterodera marioni / Meloidogyne javanice )) R10 IF  (daun  tanaman  lebih  kecil  dan  terdapat  bercak putih) AND (daun mengering) AND (terdapat larva dibagian tepi daun) THEN (Hama Penggerek Daun ( Liriomyza sative Blancard (Diptera : Asgromyzidae ))) R11
IF  (ujung  ranting  terdapat  tusukan  melingkar berwarna  coklat)  AND  (pucuk  tanaman  kering) AND  (bunga  layu  dan  menghitam)  THEN  (Hama Kepik  Tomat  ( Nesidiocoris (Crytopeltis) tenuis (Hemiptera : Miridae ))) R12 IF (buah membusuk dan terdapat larva) AND (buah berlubang)    AND  (buah  rontok)  THEN  (Hama Lalat  Buah  ( Bactocera  cucurbitae (Coquillet) (Diptera : Tephritidae ))) R13 IF  (buah  berlubang)  AND  (terdapat  bercak  putih pada  daun)  AND  (daun  berlubang)  THEN  (Hama Ulat Grayak ( Spodoptera liture F.))

## R14
IF (terdapat bekas gigitan dipermukaan daun) AND (pangkal  batang  terdapat  bekas  gigitan)  AND (terdapat  ulat  menggulung  disekitar  tanaman)
THEN (Hama Ulat Tanah ( Agrotis ipsilon ))

## E. Perhitungan Certainty Factor
1)  Menghitung  Nilai  MB  dan  MD: Dalam  perhitungan contoh nilai CF ini digunakan rules pertama dari 14 rules yang  ada.  Berikut  perhitungan  nilai  MB  dan  MD  dari setiap gejala pada rules 1:
CF [G1] = 0.8 – 0 = 0.8 CF [G2] = 0.4 – 0.2 = 0.2 CF [G3] = 0.6 – 0.2 = 0.4
2)  Kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  cf  kombinasi untuk mendapatkan faktor kepercayaan (CF) pada rules 1: Pada rules pertama  terdapat  tiga  gejala,  maka  dibutuhkan perhitungan  cf  kombinasi  untuk  mengetahui  persentase perhitungan  penyakit  yang  dialami  dari  gejala  yang  ada. Berikut perhitungan cf kombinasi pada rules 1:
CF Combine [G1,G2] = 0.8 + 0.2 * (1 – 0.8) = 0.84 CF Combine [G3] = 0.84 + 0.4 * (1 – 0.84) = 0.904
Berdasarkan perhitungan diatas maka dapat disimpulkan  bahwa rules 1  memiliki  jenis  penyakit Penyakit Busuk ( Phytophtora infestans de Barry) atau P1.

## F. Use Case Diagram
Use  case diagram  merupakan  gambaran  dari  proses kerja sistem yang  akan dirancang. Use case diagram pada sistem  pakar  diagnosa  hama  dan  penyakit  pada  tanaman tomat dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar. 2 Use case diagram

## G. Akuisisi Pengetahuan (Knowledge Acquisition )
Akuisisi  pengetahuan  merupakan  pengembangan  basis pengetahuan  untuk  pemecahan  masalah  dari  pakar.  Pada sistem  pakar  tanaman  tomat  menggunakan  pohon keputusan untuk memudahkan dalam mengambil keputusan  serta  menginterpretasikan  solusi  dari  sebuah permasalahan.  Pohon  keputusan  sistem  pakar  tanaman tomat dapat dilihat pada Gambar 3.

## H. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  berisi  tampilan  antar  muka  ( user interface )  sebuah  penerapan  sistem  yang  telah  dirancang berdasarkan  basis  pengetahuan  dan  mesin  inferensi. Tampilan  halaman home sistem  pakar  tanaman  tomat dapat dilihat pada  Gambar 4. Tampilan halaman diagnosa dapat dilihat pada Gambar 5. Kemudian, tampilan halaman hasil diagnosa dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar. 3 Pohon keputusan Gambar. 4 Tampilan halaman home
Gambar. 5 Tampilan halaman diagnosa
Gambar. 6 Tampilan halaman hasil diagnosa

## I. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  pada  sistem  pakar  tanaman  tomat menggunakan pengujian black box dan pengujian akurasi, sebagai berikut:
1)  Pengujian  Blacbox: Pengujian black box dilakukan untuk  mengetahui  input  dan  output  dari  sebuah  sistem dapat  beroperasi  secara  fungsional  atau  tidak.  Data pengujian dapat dilihat pada Tabel VII
TABEL VII P ENGUJIAN S ISTEM No Pengujian Blackbox Status 1 Login Admin Valid 2 Data Penyakit Valid 3 Data Gejala Valid 4 Data Aturan Valid 5 Data Riwayat Valid 6 Ubah Password Valid 7 Diagnosa Valid 8 Hasil Diagnosa Valid 9 Informasi Penyakit Valid 10 Tentang Valid 11 Logout Valid
2)  Pengujian  Akurasi: Pengujian  akurasi  digunakan untuk  mengetahui  kelayakan  suatu  sistem  yang  telah dirancang. Pengujian dilakukan dengan mendatangi pelaku tani  tanaman  tomat,  kemudian  dilakukan  wawancara secara  langsung  kepada  pihak  pelaku  tani  tomat  untuk mengumpulkan  fakta-fakta  berupa  beberapa  gejala  terkait permasalahan  tanaman  tomat  yang  pernah  terjadi. Selanjutnya,  fakta-fakta  di  lapangan  diserahkan  kepada pakar dan dilakukan analisa untuk mengetahui permasalahan sebenarnya terjadi.
Selain itu, dilakukan analisa menggunakan sistem pakar tanaman  tomat  yang  telah  dirancang  dan  dilakukan perbandingan  pada  setiap  kasus  dari  fakta  yang  ada.  Jika output dari kasus berdasarkan fakta gejala pada sistem dan pakar  memiliki  hasil  yang  sama,  maka  hasil  yang  didapat benar.  Namun,  jika  hasil  sistem  dan  pakar  berbeda  hasil yang didapat salah.
Pada  pengujian  akurasi  sistem  pakar  tanaman  tomat digunakan 20 data kasus lapangan berupa fakta dari setiap gejala  hama  dan  penyakit  tanaman  tomat  seperti  pada Tabel VIII.
TABEL VIII
P ENGUJIAN A KURASI
Diagnosa Ke- Keakuratan 1 Benar 2 Benar 3 Benar 4 Benar
Diagnosa Ke- Keakuratan 5 Benar 6 Salah 7 Benar 8 Benar 9 Benar 10 Benar 11 Benar 12 Salah 13 Benar 14 Benar 15 Benar 16 Benar 17 Benar 18 Benar 19 Benar 20 Benar
Dari 20 data kasus tersebut, didapat 18 data kasus benar dan  2  data  kasus  salah.  Adapun  perhitungan  akurasi menggunakan rumus sebagai berikut [20] :
Akurasi = x 100%
= x 100% = 90%
Dengan demikian, hasil akurasi sistem menggunakan 20 data kasus sebesar 90%.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  perancangan  hingga implementasi  diperoleh  kesimpulan  bahwa  sistem  pakar untuk Diagnosa Hama dan Penyakit pada Tanaman Tomat berhasil dikembangkan menggunakan bahasa pemograman PHP  dan  database  MySQL  dengan  metode  perhitungan Certainty  Factor .  Dalam website sistem  pakar  tanaman tomat ini, terdapat beberapa menu halaman serta informasi untuk pihak pengguna website dalam melakukan diagnosa tanpa  melakukan  login.  Selain  itu,  terdapat  informasi penyakit  serta  informasi  pakar  yang  terlibat  dalam perancangan  sistem  ini.  Kemudian,  pada  sistem  pakar tanaman  tomat  ini  terdapat  halaman  dashboard  agar mempermudah  pakar  dan  administrator  dalam  mengelola data yang terdapat pada sistem.
Pada  pengujian  akurasi  sistem  pakar  tanaman  tomat digunakan 20 data  kasus lapangan  diperoleh hasil 18 data kasus  benar  dan  2  data  kasus  salah,  sehingga  tingkat akurasi dan nilai keberhasilan sistem sebesar 90%.
UCAPAN TERIMA KASI / ACKNOWLEDEGMENT Kepada  Bapak  Dr.  Ir.  Fadjar  Rianto,  MS  selaku  pakar atau narasumber.
R EFERENSI
[1] Febryanto, “SKRIPSI PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN  TOMAT  (  Lycopersicum  Esculentum  mill  ) DENGAN  PEMBERIAN  PUPUK  PLANT  CATALYST  2006 DAN PEMANGKASAN TUNAS AIR,” Skripsi , pp. 1–77, 2020.
[2] E.  Halid,  “PERTUMBUHAN  DAN  PRODUKSI  TANAMAN TOMAT  (Lycopersium  esculentum  Mill)  PADA  PEMBERIAN BERBAGAI DOSIS BUBUK CANGKANG TELUR,”
Agroplantae J. Ilm. Terap. Budid. dan Pengelolaan Tanam. Pertan. dan  Perkeb. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  59–66,  2021,  doi: 10.51978/agro.v10i1.250.
[3] J.  Arifin,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  dan  Mulut Manusia  Menggunakan  Knowledge  Base  System  dan  Certainty Factor,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 10, no. 2, pp. 50–64, 2016.
[4] D.  Hendri et  al. ,  “Diagnosa  sistem  penyakit  mossaic  virum  pada tanaman tomat dengan menggunakan metode certainty factor,” no. April, 2020.
[5] N.  A.  Mukhlisoh,  N.  S.  Wibowo,  and  T.  B.  Irawan,  “Penerapan Metode  Forward  Chaining  Dalam  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Tembakau,” J.  Ilm.  Inov. ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  4–8,  2016,  doi: 10.25047/jii.v15i1.49.
[6] M.  F.  G.  El  Mirzaq  and  R.  Halilintar,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Tomat  Menggunakan  Metode  Certainty Factor,”  in Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nasional Inovasi Teknologi) , 2021, vol. 5, no. 2, pp. 230–235.
[7] M.  Arifin,  S.  Slamin,  and  W.  E.  Y.  Retnani,  “Penerapan  Metode Certainty  Factor  Untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau,” Berk. Sainstek , vol. 5, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[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] M.  W.  Pangestika,  A.  C.  Siregar,  F.  Teknik,  P.  Studi,  and  T. Informatika, “Reduced rule base pada sistem pakar untuk diagnosa penyakit balita gizi buruk di kalimantan barat,” vol. 3, no. 01, pp. 36–48, 2020.
[10]  Z.  A.  Faisal  and  F.  T.  Industri,  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit ayam petelur menggunakan metode case based reasoning berbasis web,” vol. 3, no. 2, pp. 126–132, 2019.
[11]  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.
[12]  S. Mubarok, A. Nuraini, Sudarjat, E. Suminar, and M. A. H. Qonit, “Pengenalan  Budidaya  Tanaman  Tomat  Melalui  Metode Hidroponik  Di  Desa  Parentas  Kecamatan  Cigalontang  Kabupaten Tasikmalaya,” J.  Pengabdi.  Nusant. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  358–364, 2020.
[13]  B.  T.  W.  Wiryanta,  “Kiat  Mengatasi  Permasalahan  Praktis Bertanam Tomat,” Agromedia Pustaka. Jakarta , 2002.
[14]  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.
[15]  H.  Mulyono,  R.  A.  Darman,  and  G.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Laptop Menggunakan Metode Certainty Factor,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 5, no. 2, p. 98, 2020, doi: 10.29100/jipi.v5i2.1708.
[16]  A.  M.  M.  Bosker  Sinaga,  P.M  Hasugian,  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Kerusakan  Smartphone  Android  Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 3, no. 1, pp. 56–62, 2018.
[17]  R.  L.  Atimi  and  S.  Sartika,  “Implementasi  Forward  Chaining Method  untuk  Analisis  Klasifikasi  Mineralogi  Batuan  Beku,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 80– 86.
[18]  C. R. Pasalli, V. Poekoel, and X. Najoan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Anak Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Mobile,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  2016,  doi: 10.35793/jti.7.1.2016.12828.
[19]  P.  Bimo,  N.  Setio,  D.  Retno,  S.  Saputro,  and  B.  Winarno, “Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme,” vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[20]  F. Dwiramadhan, M. I. Wahyuddin, and D. Hidayatullah, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Kucing  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Berbasis  Web,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol.  Inf.  dan Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  429–437,  2022,  doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.