## Aplikasi Sistem Pakar Guna Mendiagnosa Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor
Dadan Nugraha 1,* , Nita Mirantika 2 , Aldi Renaldi 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Kuningan, Kuningan, Indonesia Jl. Pramuka No.67, Purwawinangun, Kec. Kuningan, Kab. Kuningan, Jawa Barat 45512 Email: 1,* dadan.nugraha@uniku.ac.id, 2 nita.mirantika@uniku.ac.id,
3 dzulfiqarrenaldi01@gmail.com,
Abstrak− Hidroponik  PBIO  merupakan  organisasi  yang  bergerak  di  bidang  pertanian,  meskipun  menjanjikan,  terdapat masalah dalam meningkatkan kewaspadaan terhadap kekurangan unsur hara, khususnya pada tanaman hidroponik yang rentan terhadap defisiensi nutrisi. Defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik dapat diidentifikasi dengan menggunakan sistem pakar yang didasarkan pada pengetahuan langsung dari seorang pakar dan studi literatur.  Implementasi sistem pakar dalam suatu organisasi  bertujuan  untuk  meningkatkan  nilai,  produktivitas,  dan  efisiensi  manajerial  untuk  pengambilan  keputusan  yang cepat. Manfaat dari sistem pakar yang dapat mendiagnosis gejala defisiensi nutrisi dengan cepat, tepat, dan akurat diharapkan dapat membantu untuk mengantisipasi kerugian akibat kekurangan unsur hara pada tanaman. Dengan menggunakan metode certainty factor dalam menghitung tingkat keahlian sistem pakar ini, data penelitian mencakup gejala, defisiensi tanaman, dan aturan.  Oleh  karena  itu,  pentingnya  akurasi  dan  ketepatan  perhitungan  dalam  mendiagnosis  gejala  penyakit  menggunakan metode certainty  factor sangat  ditekankan.  Dalam  penelitian  ini,  tingkat  keakuratan  sistem  pakar  yang  diberikan  dalam mendiagnosa  mencapai  86.6%.  Kesimpulannya,  implementasi  sistem  pakar  berbasis certainty  factor pada  organisasi Hidroponik  PBIO  dapat  meningkatkan  deteksi  dan  diagnosis  defisiensi  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik  dengan  tingkat keakuratan yang memuaskan, memberikan kontribusi positif terhadap nilai, produktivitas, dan efisiensi manajerial.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Defisiensi Nutrisi, Certainty Factor , Keakuratan Perhitungan, Manfaat Organisasi Pertanian
Abstract− Hydroponic PBIO is an organization operating in the field of agriculture. Despite its promising potential, there are  challenges  in  raising  awareness  of  nutrient  deficiencies,  particularly  in  hydroponic  plants  that  are  susceptible  to nutritional deficiencies. Nutrient deficiencies in hydroponic plants can be identified using an expert system based on direct knowledge from an expert and literature studies. The implementation of the expert system in an organization aims to enhance value, productivity, and managerial efficiency for quick decision-making. The benefits of an expert system that can diagnose symptoms  of  nutrient  deficiency  rapidly,  accurately,  and  precisely  are  expected  to  help  anticipate  losses  due  to  nutrient deficiencies in plants. By employing the certainty factor method to calculate the expertise level of this expert system, research data  includes  symptoms,  plant  deficiencies,  and  rules.  Therefore,  the  importance  of accuracy  and  precision  in diagnosing disease symptoms using the certainty factor method is strongly emphasized. In this study, the accuracy rate of the expert system provided in diagnosing reached 86.6%. In conclusion, the implementation of the certainty factor-based expert system in the Hydroponic PBIO organization can improve the detection and diagnosis of nutrient deficiencies in hydroponic plants with a satisfactory level of accuracy, contributing positively to value, productivity, and managerial efficiency.
Keywords : Expert System , Nutrient Deficiency , Hydroponic Plants , Certainty factor , Agricultural Decision-making

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era kemajuan IT yang pesat, penerapan sistem komputer merupakan pilihan vital guna menangani berbagai macam  masalah,  termasuk  dalam  sektor  pertanian.  Perkembangan  Teknologi  kecerdasan  buatan  atau Artificial Intelligence (AI) telah menghasilkan perubahan besar, khususnya dalam evolusi sistem pakar. Sistem pakar, yang memiliki  kemampuan  meniru  pemikiran  seorang  pakar,  memberikan  solusi  dan  kesimpulan  pada  masalah  – masalah  khusus  [1].  Sistem  pakar  merupakan  jenis  sistem  kecerdasan  buatan  yang  diciptakan  untuk  meniru kemampuan  berpikir  dan  pengambilan  keputusan  seorang  ahli  manusia  di  bidang  tertentu.  Sasaran  utama  dari sistem  pakar  adalah  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  cerdas  terkait  dengan  masalah  atau  tugas  yang kompleks.  Penggunaan  sistem  pakar  juga  telah  meluas  di  bidang  pertanian,  khususnya  dalam  mendiagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik. [2]
Tanaman  hidroponik,  sebagai  teknik  pertanian  tanpa  tanah  yang  mengandalkan  air  dan  nutrisi  melalui sistem  irigasi,  memberikan  keunggulan  produktivitas  yang  tinggi,  efisiensi  penggunaan  air,  dan  kemandirian terhadap  kondisi  tanah  [3].  Namun,  tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah  risiko  defisiensi  nutrisi  yang  dapat mengakibatkan  malnutrisi  bahkan  kematian  tanaman.  Defisiensi  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik  dapat  dipicu oleh kurangnya asupan nutrisi dalam media tanam atau karena sistem irigasi yang tidak optimal. [4]
Defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik menjadi fokus utama penelitian ini, terutama di Green House , Hidroponik  PBIO.  Studi  kasus  menunjukkan  bahwa  identifikasi  defisiensi  nutrisi  menjadi  kendala  utama  bagi
pengelola Green  House ,  mempengaruhi  produktivitas  tanaman  dan  keuntungan  yang  dapat  diperoleh. Keterbatasan informasi tentang nutrisi yang dibutuhkan oleh tanaman hidroponik menjadi hambatan, dan proses diagnosa manual seringkali tidak akurat. [5]
Pada penelitian ini, certainty factor merupakan metode yang digunakan. Metode certainty factor adalah metode pendekatan pada sebuah sistem pakar yang digunakan guna menghitung tingkat keyakinan atau kepastian pada suatu keputusan juga diagnosa berdasarkan sejumlah aturan atau faktor yang terkait dengan masalah yang dihadapi.  Metode  ini  memungkinkan  penggabungan  antara  pengetahuan  subjektif  dan  objektif  dalam  proses pengambilan keputusan, serta memberikan nilai kepastian terhadap setiap informasi yang diberikan oleh sistem pakar.  Sistem  pakar  dengan  metode certainty  factor menjadi  solusi  yang  menjanjikan  [2].  Metode  ini memungkinkan pengelola Green House untuk mengidentifikasi jenis nutrisi yang dibutuhkan tanaman hidroponik dengan akurat dan efisien, serta memberikan rekomendasi tindakan yang tepat.
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  berhasil  mengembangkan  sistem  pakar  mengaplikasikan certainty factor dalam  proses  diagnosis  kekurangan  nutrisi  pada  berbagai  jenis  tanaman,  termasuk  tanaman  hidroponik. Keberhasilan  ini  memberikan  landasan  penting  untuk  pengembangan  sistem  pakar  serupa  di  Green  House, Hidroponik PBIO. Beberapa penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai refrensi dapat dilihat sebagai berikut. Pertama, penelitian oleh Yerri Kurnia Febrina, Sarjon Defir, dan Gunadi Widi Nurcahyo fokus pada pemanfaatan sistem pakar dalam mendiagnosa kekurangan nutrisi pada tanaman hidroponik. Metode certainty factor digunakan untuk memberikan diagnosa yang akurat dan solusi yang tepat. Melalui data dari petani di Kantor Pertanian Kota Payakumbuh, sistem ini dapat mendeteksi berbagai kekurangan nutrisi dengan tingkat akurasi mencapai hampir 94% [6]. Kedua, penelitian oleh Syahirul Alim, Peni Puji Lestari, dan Rusliyawati menghadirkan sistem pakar untuk mendiagnosa defisiensi tanaman kakao. Dengan menggunakan certainty factor , sistem ini membantu petani kakao di PT Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung dalam mengidentifikasi jenis defisiensi dan memberikan solusi yang sesuai. Akurasi sistem mencapai 85,7% [7]. Selanjutnya, penelitian oleh Patmawati Hasan dan Elvis Pawan  berfokus  pada  pengembangan  sistem  pakar  untuk  diagnosis  dini  malaria  tropis  dan  tertiana.  Metode certainty factor dipilih karena efektifitasnya dalam menentukan defisiensi, dan hasilnya mencapai tingkat akurasi diagnosa sebesar 80% [8]. Kemudian, Sumiati, Hoga Saragih, Titik Khawa Abdul Rahman, dan Agung Triyudi mengembangkan  sistem  pakar  untuk  identifikasi  kelainan  jantung  di  daerah  terpencil  (3T).  Metode certainty factor digunakan dengan pendekatan aturan ganda, mencapai tingkat akurasi 95% untuk jantung normal dan 99% untuk jantung abnormal [9]. Dan terkahir, penelitian oleh Adi Sucipto, Yusra Fernando, Rohmat Indra Borman, dan Nisa Mahmuda bertujuan membantu masyarakat dalam mendiagnosa defisiensi saraf tulang belakang. Metode certainty  factor digunakan  dengan  tingkat  kesesuaian  antara  data  testing  dan  output  sistem  pakar  yang mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% [10].
Secara umum, metode certainty factor terbukti efektif dalam berbagai konteks, memberikan kepastian dan mengatasi  ketidakpastian  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam  bidang  pertanian,  kesehatan,  dan pengembangan sistem pakar lainnya, metode ini memberikan landasan yang kuat untuk merancang solusi yang akurat dan dapat diandalkan. Keberhasilan tingkat akurasi yang tinggi dalam beberapa penelitian menunjukkan potensi  metode certainty  factor dalam  meningkatkan  kualitas  diagnosa  dan  rekomendasi  yang  diberikan  oleh sistem pakar. [6]
Dalam konteks ini, penelitian ini memiliki dua rumusan masalah utama, yaitu (1) bagaimana merancang sistem pakar yang mampu mendiagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik? dan (2) bagaimana metode certainty  factor dapat  diterapkan  dalam  sistem  pakar  tersebut  untuk  memberikan  rekomendasi  solusi  dan informasi yang akurat dan efisien?
Tujuan dari penelitian ini adalah (1) merancang sistem pakar yang dapat mendiagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik dengan menggunakan metode certainty factor , dan (2) menghasilkan sistem pakar yang memberikan rekomendasi solusi yang akurat dan efisien dalam mengatasi defisiensi pada tanaman hidroponik.
Dalam konteks studi kasus pertanian hidroponik di Green House , Hidroponik PBIO, sistem pakar dengan metode certainty  factor diharapkan  dapat  membantu  pengelola  dalam  mengidentifikasi  jenis  defisiensi  nutrisi, memberikan solusi yang akurat, dan meningkatkan produktivitas tanaman secara efisien. Sistem pakar ini menjadi alat  yang  berpotensi  mengatasi  keterbatasan  informasi  dan  akurasi  diagnosa  yang  dapat  mempengaruhi keberhasilan pertanian hidroponik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian ini  metode  yang digunakan  untuk pengumpulan datanya diantaranya  yaitu,  wawancara dengan Ibu Dr. Ilah Nurlaelah, M.Si., sebagai Wakil Dekan I Bidang Akademik di FKIP UNIKU dan pembina kelompok studi ilmiah Hidroponik PBIO. Selain itu, observasi langsung dilakukan di Green House Hidroponik PBIO, serta pengamatan terhadap tanaman hidroponik di lokasi tersebut. Selain metode tersebut, studi literatur juga digunakan
dengan mempelajari berbagai literatur terkait topik penelitian, seperti buku, jurnal ilmiah, situs web, dan sumber lainnya.
2.2 Penyelesaian Masalah ( Certainty Factor )
Certainty  Factor (CF)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan, di mana kepastian dapat terjadi dalam berbagai kondisi [5]. Salah satu kondisi yang mungkin adalah adanya  beberapa  anteseden  (dalam  aturan  yang  berbeda)  dengan  satu  konsekuensi  yang  sama.  Selama  tahap diagnosis kekurangan nutrisi, pengguna diberikan opsi interpretasi, di mana setiap opsi memiliki nilai CF sebagai berikut :
Gambar 1. Opsi Nilai CF
Gambar 2. Rumus Perhitungan Certainty Factor

## 2.3 Pengembangan & Perancangan

## 2.3.1 Pengembangan
Sistem  pengembangan  yang  diterapkan  adalah Rational  Unified  Process (RUP),  suatu  kerangka  kerja  proses pengembangan  perangkat  lunak  yang  bersifat  iteratif.  RUP  terdiri  dari  fase-fase  seperti  insepsi,  elaborasi, konstruksi, dan transisi. Tahap insepsi mencakup pemodelan proses bisnis, analisis kebutuhan, serta pemodelan use  case dan activity  diagram .  Fase  elaborasi  menghasilkan sequence  diagram , class  diagram , physical  data model , perancangan antarmuka, dan algoritma. Selanjutnya, fase konstruksi melibatkan implementasi sistem dan pengujian dengan compatibility testing dan validation testing . Pada fase transisi, fokusnya adalah mempersiapkan sistem  untuk  diimplementasikan  atau  diinstalasi  di  lingkungan  produksi,  termasuk  pengujian User  Acceptance Testing (UAT) untuk memastikan kesesuaian sistem dengan kebutuhan pengguna akhir.
Penggunaan  RUP  bertujuan  untuk  menjamin  produksi  perangkat  lunak  yang  berkualitas  tinggi, memenuhi kebutuhan semua pemangku kepentingan, dan memperhatikan aspek waktu dan biaya. Pendekatan ini dikembangkan oleh IBM pada tahun 1998.
Gambar 3. Rational Unified Process
Sumber: (IBM,1998)

## 2.3.2 Perancangan
Perancangan  sistem  diterapkan  untuk  mengimplementasikan  model  penyelesaian  masalah  yang  telah diidentifikasi dan dianalisis, menggunakan metode perancangan sistem tertentu. Representasi dari diagram kasus pengguna untuk manajer dan ahli dijelaskan dalam perancangan sistem. Diagram ini menguraikan tindakan dan identitas yang terkait dengan pengguna ketika aplikasi beroperasi tanpa login.
Gambar 4. Use case Diagram Aplikasi Sistem Pakar
Dalam  diagram  kasus  pengguna,  memiliki  tiga  peran  utama,  yaitu  admin,  pakar,  dan  pengguna. Administrator dalam sistem pakar ini berperan sebagai pengelola basis data yang mencakup gejala, defisiensi, dan pengetahuan, serta informasi admin dan kata sandi. Gejala, defisiensi, dan pengetahuan ini akan diinput oleh pakar untuk keperluan diagnosa pengguna. Admin memberikan hak akses kepada pakar melalui username dan password untuk  proses  login.  Setelah  berhasil  login,  pakar  dapat  menambahkan,  mengedit,  atau  menghapus  informasi mengenai gejala, defisiensi, dan pengetahuan. Pakar juga memiliki kemampuan untuk mengundang admin baru untuk membantu dalam pengisian data dan mengganti kata sandi dalam sistem. Fasilitas tambahan, seperti tombol dan informasi yang relevan, tersedia di setiap menu untuk mempermudah pakar. Tindakan yang dilakukan oleh pakar langsung terhubung dengan basis data menggunakan prinsip CRUD ( Create, Read, Update, Delete ). Bagian pengguna  dalam  diagram  use  case  memberikan  kemampuan  kepada  mereka  untuk  melihat  beranda,  menu diagnosa, melakukan diagnosa, serta melihat hasil diagnosa. Pengguna juga dapat mengakses menu keterangan, menu  tentang,  dan  menu  login.  Jika  pengguna  memiliki  hak  akses  sebagai  pakar,  mereka  akan  diarahkan  ke skenario penggunaan yang sesuai.
Selanjutnya, activity diagram mengilustrasikan kegiatan yang akan dilakukan dalam sistem pakar ini, aktivitas tersebut terkait dengan pengguna dan pakar yang memiliki hak akses ke menu login.
Gambar 5. Activity Diagram Menu Diagnosa
Activity diagram yang ada dalam gambar di atas memperlihatkan interaksi antara user dan sistem dalam sebuah  proses  diagnosa  tanaman.  Proses  ini  dimulai  ketika  user  mengaktifkan  sistem  dengan  memilih  menu diagnosa. Sistem kemudian merespons dengan menampilkan data mengenai tanaman  yang tersedia. Setelah itu, user dapat memilih tanaman yang ingin di diagnosa, dan sistem akan menampilkan list gejala yang terkait dengan tanaman  tersebut.  Selanjutnya, user boleh  memilih  gejala  yang  dialami  oleh  tanaman  yang  akan  di  diagnosa. Sistem  kemudian  mengolah  informasi  ini  dengan  melakukan  proses  perhitungan  untuk  mendiagnosa  kondisi tanaman. Hasil diagnosa tersebut kemudian ditampilkan sebagai keluaran oleh sistem.  Langkah terakhir dalam proses  ini  adalah  ketika user dapat  melihat  informasi  hasil  diagnosa  yang  diberikan  oleh  sistem.  Keseluruhan interaksi  antara user dan  sistem  ini  diwakili  oleh activity  diagram ,  yang  membantu  memvisualisasikan  urutan langkah – langkah dalam proses diagnosa tanaman tersebut.

## Tahapan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan melakukan wawancara dan observasi langsung ke pihak terkait, yaitu hidroponik PBIO,  untuk  memahami  praktik  –  praktik  dalam  sistem  hidroponik.  Dari  hasil  wawancara  dan  observasi, teridentifikasi  masalah  utama  berupa  defisiensi  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik.  Dikarenakan  kompleksitas masalah dan kebutuhan akan solusi yang cepat, peneliti memutuskan untuk berkonsultasi dengan seorang pakar dalam  bidang  tersebut  untuk  melakukan  diagnosa  dan  memberikan  rekomendasi  solusi.  Berdasarkan  masalah yang diidentifikasi dan konsultasi dengan pakar, peneliti menyimpulkan bahwa diperlukan sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik. Sistem ini diharapkan dapat memberikan solusi dan  rekomendasi  dengan  lebih  cepat  dan  akurat  dibandingkan  dengan  metode  konvensional.  Untuk pengembangan  sistem,  dipilih  metode  pengembangan  perangkat  lunak  (RUP)  atau  Rational  Unified  Process dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Metode penyelesaian masalah yang dipilih adalah metode Certainty Factor . Dari proses ini, disimpulkan sebuah judul penelitian, yaitu "Sistem Pakar untuk Mendiagnosa  Defisiensi  Nutrisi  pada  Tanaman  Hidroponik  dengan  Metode Certainty  Factor ",  yang  bertujuan untuk merancang dan menghasilkan sistem pakar yang memberikan solusi dan rekomendasi dengan lebih cepat dan akurat dari seorang pakar dalam bidang hidroponik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  metode certainty  factor ,  langkah  langkah  yang  umumnya  dilakukan  melibatkan  penentuan  kepastian ( certainty ) dari seorang pakar terhadap suatu aturan atau gejala. Dalam konteks  mendiagnosa defisiensi nutrisi, proses tersebut melibatkan pembobotan gejala – gejala yang mungkin muncul dan menentukan tingkat kepastian terhadap  setiap  gejala  tersebut.  Berikut  adalah  hasil  analisis  dan  pembahasan  dari  sistem  pakar  menggunakan metode faktor keyakinan (CF).
Memberikan bobot pada setiap opsi dapat terlihat dalam tabel di bawah sebelum mendiagnosa defisiensi nutrisi menggunakan certainty factor , memerlukan penentuan bobot untuk setiap opsi guna menilai tingkat gejala yang  tengah  dialami.  Dengan  cara  ini,  bobot  untuk  setiap  gejala  diketahui,  memungkinkan  perhitungan  yang akurat ketika melakukan diagnosa defisiensi nutrisi dengan certainty factor .
Tabel 1. Menentukan Nilai CF Term No CF Term Nilai 1 Pasti ya 1 2 Hampir pasti ya 0.8 3 Kemungkinan besar ya 0.6 4 Mungkin ya 0.4 5 Tidak yakin 0.2
Tabel 1 di atas berperan dalam mengestimasi bobot untuk setiap opsi, sehingga ketika user memasukkan gejala, bobotnya dapat diidentifikasi.
Mengidentifikasi hipotesis gejala defisiensi nutrisi pada tabel 2 di bawah melibatkan penentuan bobot untuk setiap gejala berdasarkan pandangan seorang pakar. Gejala yang disertakan berasal dari penilaian seorang pakar,  dan  hipotesis  yang  diajukan  juga  merupakan  pandangan  dari  pakar  tersebut.  Tingkat  kepercayaan  yang telah  ditetapkan  oleh  pakar  terhadap  gejala  –  gejala  tersebut  mempengaruhi  probabilitas  terjadinya  gejala defisiensi nutrisi.
Tabel 2. Studi Kasus Gejala Defisiensi Nutrisi Gejala CF(User) CF(Rule) CF(H,E) Daun  ungu,  coklat,  menebal,  keriting,  dan mudah rontok 0.6 0.6 0.36 Daun tua akan mengkerut dan keriting 0.6 0.6 0.36 Klorosis antar tulang daun, bercak kecoklatan atau abu 0.6 0.6 0.36 Kuncup  muda  mati  karena  perakaran  kurang sempurna 0.6 0.6 0.36 Seluruh  daun  berwarna  lebih  tua,  menjadi sering mengkilap kemerahan 0.6 0.6 0.36 Tanaman kerdil, daun mengecil dan mengumpul 0.6 0.6 0.36
Tabel tersebut menampilkan indikasi gejala yang muncul, disertai dengan bobot gejala yang berasal dari opsi  yang  dipilih  oleh  pengguna,  dan  selanjutnya  ditentukan  bobotnya  oleh  seorang  ahli.  Ahli  memberikan penilaian bobot pada skala 0 hingga 1 untuk setiap gejala.
Nilai 0 menunjukkan bahwa pengguna menyatakan tanaman tidak menunjukkan gejala yang ditanyakan oleh  sistem.  Semakin  yakin  pengguna  bahwa  gejala  tersebut  memang  dialami  oleh  tanamannya,  akan  menjadi faktor dalam perhitungan premis majemuk dan akan menjadi dasar untuk peraturan – peraturan dengan premis tunggal.  Selanjutnya,  setiap  aturan  baru  dihitung  dengan  faktor  kepastiannya,  sehingga  diperoleh  nilai  faktor kepastian untuk masing-masing aturan.
Proses  pembobotan  dilakukan  pada  setiap  premis  untuk  mendapatkan  persentase  kepastian  yang diperlukan untuk melakukan diagnosis kekurangan nutrisi.
Tabel 3. Persentase Nilai Kepastian Presentase Nilai Kepastian 0% - 40% Negatif 41% - 85 % Kemungkinan Besar 86% - 100% Positif
Menerapkan  metode certainty  factor (CF)  dalam  sistem  pakar  melibatkan  aturan  yang  mencakup variabel gejala dan nilai bobot yang telah ditetapkan sebelumnya. Rule CF memuat informasi mengenai gejala dan nilai bobot yang diberikan oleh pengguna dan pakar untuk setiap gejala tertentu. Certainty factor dihitung untuk setiap gejala yang terkait dengan suatu defisiensi, dan dalam kerangka sistem ini, nilai certainty factor dapat diperbarui. Dengan memasukkan gejala, aturan – aturan berikut dapat dihasilkan.
[R1] : if daun ungu, coklat, menebal, keriting, dan mudah rontok then boron
[R2] : if daun tua akan mengkerut dan keriting then boron
[R3] : if klorosis antar tulang daun, bercak kecoklatan atau abu then boron
[R4] : if kuncup muda mati karena perakaran kurang sempurna then boron [R5] : if warna daun tua, menjadi sering mengkilap kemerahan then boron
[R6] : if tanaman kerdil, daun mengecil dan mengumpul then  boron
Perhitungan diperlukan untuk memahami langkah – langkah dan hasil dalam penelitian ini, sehingga diterapkan  suatu  metode  perhitungan  yang  mendukung  proses  diagnosa  defisiensi  nutrisi.  Penelitian  ini menggunakan metode certainty factor dalam perhitungan sistem. Tahap awal penerapan metode certainty factor dalam perhitungan, berdasarkan gejala – gejala yang diinputkan oleh pengguna, melibatkan perkalian dua nilai bobot, yakni CF pengguna dan CF pakar. Setelah melalui langkah pertama, dilakukan kombinasi hasil perkalian dari  setiap  gejala  yang  telah  dikalikan.  Kombinasi  ini  hanya  dapat  dilakukan  pada  dua  nilai  CF.  Nilai  bobot maksimum dalam penelitian ini adalah 1. Berdasarkan hasil kombinasi, sistem mengeluarkan diagnosa dengan menyertakan nilai keyakinan dari setiap aturan ( rule ). Langkah selanjutnya adalah mengonversi nilai keyakinan menjadi persentase, sehingga mendapatkan persentase keyakinan sebagai diagnosa akhir dalam sistem.
Proses Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut :
1. R1 dan R2 = CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1 – CF1)
= 0.36 + 0.36 (1 – 0.36)
= 0.36 + (0.36)(0.64) = 0.36 + 0.2304 = 0.5904 (a)
2. R3 dan R(a) = CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1 – CF1)
= 0.36 + 0.5904 (1 – 0.36)
= 0.36 + (0.5904)(0.64) = 0.36 + 0.377856 = 0.737856 (b)
3. R4 dan R(b) = CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1 – CF1)
= 0.36 + 0.737856 (1 – 0.36)
= 0.36 + (0.737856)(0.64) = 0.36 + 0.47222784 = 0.83222784 (c)
4. R5 dan R(c) = CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1 – CF1)
= 0.36 + 0.83222784 (1 – 0.36)
= 0.36 + (0.83222784)(0.64) = 0.36 +  0.5326258176 = 0.8926258176 (d)
5. R6 dan R(d) = CFc (CF1,CF2) = CF1 + CF2 (1 – CF1)
= 0.36 + 0.8926258176 (1 – 0.36)
= 0.36 + (0.8926258176)(0.64)
= 0.36 +  0.571280523264

## = 0.931280523264 (e)
Kesimpulannya : Suatu defisiensi unsur hara boron yang diakibatkan dari beberapa gejala di atas memiliki nilai certainty  factor (CF)  sebesar  93%  yang  berarti  tanaman  tersebut  positif  mengalami  defisiensi  nutrisi  boron sebanyak 93%.
Aturan  perhitungan  di  atas  merupakan  salah  satu  contoh  saat  menggunakan  sistem  pakar  dengan perhitungan rumus certainty factor. Kompelksitas sebuah sistem pakar membuat hasil perhitungan bisa berbeda beda tergantung gejala yang dialami dan pemilihan tingkat kondisi kepastian dari seorang pakar dan user. Oleh karena itu proses perhitungan hanya mengambil satu sampel dimana gejala – gejala yang dialami oleh tanaman hidroponik di atas mengalami defisiensi unsur Boron dengan nilai 93%.

## Implementasi
Pengujian  implementasi  sistem  dilaksanakan  guna  menilai  sejauh  mana  tingkat  efisiensi  dan  efektivitas penggunaan  suatu  aplikasi  atau  sistem.  Proses  ini  melibatkan  penerapan  metode  pengukuran  untuk  menilai efisiensi dan efektivitas sistem yang diimplementasikan.
a. Halaman Diagnosa
Di halaman ini, terdapat opsi untuk melakukan diagnosa yang melibatkan pemilihan tanaman dan gejala. Pengguna diminta untuk memilih jenis tanaman terlebih dahulu, diikuti dengan memilih gejala yang teramati di lapangan,  serta  melihat  kemungkinan  –  kemungkinan  yang  tersedia.  Setelah  langkah  –  langkah  tersebut dilakukan,  pengguna  dapat  menekan  tombol  proses.  Informasi  lebih  rinci  mengenai  antarmuka  halaman diagnosa dalam sistem pakar dapat ditemukan pada gambar yang terlampir.
Gambar 6. Halaman Diagnosa Pilih Tanaman
Gambar 7. Halaman Diagnosa Pilih Gejala
b. Halaman Hasil Diagnosa
Halaman ini merupakan kelanjutan dari halaman diagnosa, di mana hasil gejala yang sudah dipilih akan ditampilkan sebagai defisiensi tanaman dalam bentuk nilai CF dan persentase (%). Selain itu, tersedia saran dan deskripsi singkat  mengenai kondisi tersebut. Dalam  halaman ini, juga disajikan nilai  kemungkinan defisiensi
lainnya jika terdapat gejala yang serupa. Informasi lebih lanjut mengenai antarmuka ini dapat ditemukan pada gambar yang tersedia di bawah ini, yang dapat diakses melalui halaman hasil diagnosis.
Antarmuka  pada  halaman  hasil  diagnosis  memberikan  informasi  terperinci  tentang  defisiensi  tanaman berdasarkan gejala yang telah diidentifikasi. Setiap nilai certainty factor (CF) memberikan indikasi sejauh mana gejala  tersebut  berkaitan  dengan  defisiensi  tertentu.  Persentase  (%)  yang  ditampilkan  memberikan  gambaran tentang  tingkat  kepastian  diagnosis.  Saran  dan  deskripsi  singkat  ditambahkan  untuk  memberikan  panduan tambahan kepada pengguna mengenai tindakan yang perlu diambil untuk mengatasi defisiensi tersebut. Selain itu,  pengguna  juga  diberikan  wawasan  terhadap  kemungkinan  defisiensi  lainnya  yang  mungkin  muncul  jika terdapat  gejala  yang  mirip.  Gambaran  lebih  lanjut  mengenai  tampilan  antarmuka  ini  dapat  ditemukan  pada ilustrasi pada halaman hasil diagnosis.
Gambar 8. Halaman Hasil Diagnosa
Pengujian Sistem ( System Testing )
a. Black Box Testing
Black box testing atau pengujian  kotak  hitam  merupakan pengujian perangkat lunak dari segi fugsional tanpa menguji desain dan kode program. Penguji dilakukan untuk mengetahui apakah fungsi – fungsi, masukan dan keluaran dari perangkat lunak sesuai dengan sepesifikasi yang dibutuhkan. [11]
Tabel 4. Black Box Testing Diagnosa No Input Output Status 1 Daftar Tanaman Memberikan pilihan daftar tanaman hidroponik Valid 2 Daftar gejala Memberikan pilihan daftar gejala defisiensi Valid 3 Tombol Hasil Diagnosa Mengakses menu lihat hasil, dan memproses data Valid
b. White Box Testing
White  Box  Testing merupakan  pengujian  perangkat  lunak  dari  segi  kode  program  apakah  mampu menghasilkan  fungsi  –  fungsi,  masukkan  dan  keluaran  yang  sesuai  dengan  spesifikasi  kebutuhan.  Struktur program yang diuji terdapat dalam sintaks bagian proses analisis Sistem Pakar Guna Mendiagnosa Defisiensi Nutrisi Pada Tanaman Hidroponik Dengan Metode Certainty Factor . [12]
Berikut  ini  script  program  pada  bagian  analisis  Sistem  Pakar  Guna  Mendiagnosa  Defisiensi  Nutrisi  Pada Tanaman Hidroponik Dengan Metode Certainty Factor .
Gambar 9. White Box Testing Perhitungan CF (1)
Gambar 10. White Box Testing Perhitungan CF (2)
Kode  PHP  di  atas  merupakan  implementasi  sistem  diagnosis  defisiensi  nutrisi  yang  berfokus  pada pengambilan dan perhitungan faktor keyakinan  untuk berbagai defisiensi berdasarkan gejala yang diinputkan pengguna.  Proses  dimulai  dengan  pengambilan  informasi  defisiensi  dari  tabel  `defisiensi`,  yang  kemudian disimpan dalam array `$ardefisiensi`. Setiap defisiensi dianalisis dengan mengambil informasi gejala terkait dari tabel  `basis_pengetahuan`.  Dengan  menggunakan  gejala  yang  diberikan  pengguna  (`$_POST['kondisi']`), dilakukan perhitungan faktor keyakinan untuk setiap pasangan gejala-defisiensi.
Faktor  keyakinan  dihitung  dengan  mempertimbangkan  perbedaan  antara  keyakinan  (`mb`)  dan ketidakkeyakinan  (`md`),  serta  bobot  gejala  yang  terkait.  Faktor  keyakinan  akhir  (`$cflama`)  diperbarui berdasarkan  kondisi  tertentu  terkait  tanda  dari  `$cf`  dan  `$cflama`.  Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian disimpan  dalam  array  `$ardefisiensi`  dan  diurutkan  secara  descending  berdasarkan  tingkat  keyakinan. Selanjutnya, hasil diagnosis teratas dimasukkan ke dalam tabel `hasil` bersama dengan informasi relevan lainnya seperti tanggal, gejala, dan defisiensi.
c. Pengujian UAT
Pengujian  dengan  UAT dilakukan  dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan  terhadap  pengelola Hidroponik  PBIO  yang  bertindak  sebagai  pengguna,  pengujian  ini  melibatkan  10  orang  sebagai user. Pada pengujian ini kuesioner diberikan kepada 10 responden. Hasil persentase dari tiap pertanyaan yang diberikan kepada  responden  memiliki  5  skala  menggunakan  skala Likert .  Kuesioner  terdiri  dari  6  pertanyaan  dimana dengan menggunakan skala Likert kriteria skor dapat dilihat pada tabel di bawah. [13]
Tabel 5. Kriteria Skala Likert Skala Jawaban Keterangan Skor Persentase SS Sangat Setuju 5 80% - 100% S Setuju 4 60% - 79% C Cukup 3 40% - 59% TS Tidak Setuju 2 20% - 39% STS Sangat Tidak Setuju 1 0% - 19
Data yang telah didapatkan kemudian akan dihitung presentasenya menggunakan rumus :
P = S Skor Ideal × 100%
Dengan keterangan : P : Nilai presentasi yang dicari S : Jumlah frekuensi dikalikan dengan skor yang dimiliki tiap jawaban Skor Ideal : Skor tertinggi dikalikan dengan jumlah sampel
Hasil Pengujian
Berikut  adalah  hasil  presentase  tiap  jawaban  yang  didapatkan  dari  kuesioner  yang  kemudian  dihitung menggunakan rumus diatas.
1. Apakah anda setuju bahwa aplikasi sistem pakar ini mudah digunakan untuk mendukung pengelolaan Green House Hidroponik PBIO?

## No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
1 SS 5 3 15 S 4 5 20 C 3 2 6 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 41 41 50 × 100% = 82%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan mengenai setujukah aplikasi sistem pakar ini mudah digunakan untuk mendukung pengelolaan Green House , Hidroponik PBIO sebesar 85% dari 100 % dan dapat dikategorikan sangat setuju.
2.  Apakah  anda  setuju  perihal  keakuratan  yang  diberikan  oleh  aplikasi  sistem  pakar  ini  dalam  membantu mengambil keputusan di Green House, Hidroponik PBIO dengan metode certainty factor?
No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
2 SS 5 3 15 S 4 4 16 C 3 3 9 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 40 40 50 × 100% = 80%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan  mengenai  setujukah  keakuratan  yang  diberikan  oleh  aplikasi  sistem  pakar  ini  dalam  membantu mengambil keputusan di Green House, Hidroponik PBIO dengan metode certainty factor sebesar 80% dari 100 % dan dapat dikategorikan sangat setuju.
3.  Apakah  anda  setuju  perihal  kepuasan  dalam  interaktivitas  aplikasi  sistem  pakar  ini,  terutama  dalam  hal memberikan masukan atau rekomendasi yang diberikan?

## No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
3 SS 5 1 5 S 4 3 12 C 3 6 18 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 35 35

## 50 × 100% = 70%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan mengenai setujukah perihal kepuasan dalam interaktivitas aplikasi sistem pakar ini, terutama dalam hal  memberikan  masukan  atau  rekomendasi  yang  diberikan  sebesar  70%  dari  100  %  dan  dapat  dikategorikan setuju.
4. Apakah anda setuju bahwa aplikasi sistem pakar ini dapat membantu dengan efektif dalam melakukan diagnosa defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik?
No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
4 SS 5 6 30 S 4 4 16 C 3 0 0 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 46 46

## 50 × 100% = 92%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan  mengenai  setujukah  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  dengan  efektif  dalam  melakukan diagnosa  defisiensi  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik  sebesar  92%  dari  100  %  dan  dapat  dikategorikan  sangat setuju.
5. Apakah anda setuju perihal diagnosa yang diberikan oleh aplikasi sistem pakar ini terkait defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik?
No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
5 SS 5 5 25 S 4 5 20 C 3 0 0 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 45 45 50 × 100% = 90%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan mengenai setujukah perihal diagnosa yang diberikan oleh aplikasi sistem pakar ini lebih efisien dalam hal waktu sebesar 90% dari 100 % dan dapat dikategorikan sangat setuju.
6. Apakah anda setuju terhadap kemudahan mengoperasikan fitur – fitur aplikasi sistem pakar ini dalam membantu pengelola Green House , Hidroponik PBIO, khususnya dalam melakukan diagnosa defisiensi nutrisi?
No  Keterangan  Skor  Frekuensi  S
6 SS
5 1 5 S 4 5 20 C 3 4 12 TS 2 0 0 STS 1 0 0 Jumlah 10 33

## 37 50 × 100% = 74%
Berdasarkan  hasil  persentase  nilai  pada  tabel  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  terhadap pertanyaan  mengenai  setujukah  kemudahan  mengoperasikan  fitur  –  fitur  aplikasi  sistem  pakar  ini  dalam membantu pengelola Green House , Hidroponik PBIO, khususnya dalam melakukan diagnosa defisiensi nutrisi sebesar 74% dari 100 % dan dapat dikategorikan setuju.
d. Pengujian Tingkat Akurasi
Pengujian  akurasi  dilaksanakan  dengan  tujuan  mengidentifikasi  persentase  keakuratan  pada  langkah klasifikasi terhadap data yang diuji. Tingkat akurasi dihitung melalui suatu rumus sebagai berikut. [14]
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ ∑ 𝑡𝑝 × 100% Keterangan. ∑ 𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ
: jumlah klasifikasi yang benar
∑ 𝑡𝑝
: jumlah data yang dilakukan pengujian
Berikut ini adalah tabel yang mencerminkan hasil pengujian akurasi pada tanaman yang telah dilakukan.
Tabel 6. Sampel Tanaman Uji Akurasi No Tanaman Diagnosa User Diagnosa Pakar Akurasi 1 Bayam Boron Boron 1 2 Bayam Sulfur Sulfur 1 3 Bayam Nitrogen Nitrogen 1 4 Kangkung Besi Besi 1 5 Kangkung Nitrogen Nitrogen 1 6 Kangkung Kalsium Kalsium 1 7 Pakcoy Molibdenum Nitrogen 0 8 Pakcoy Besi Besi 1 9 Pakcoy Nitrogen Nitrogen 1 10 Sawi Kalsium Kalsium 1 11 Sawi Boron Boron 1 12 Sawi Sulfur Sulfur 1 13 Selada Zinc Boron 0 14 Selada Nitrogen Nitrogen 1 15 Selada Kalsium Kalsium 1
Berdasarkan  data  yang  tercantum  dalam  tabel  di  atas,  eksperimen  telah  dilaksanakan  menggunakan  15 sampel  data  tanaman,  dan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sesuai  perhitungan  sebagai  berikut  :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑚𝑎𝑡𝑐ℎ ∑ 𝑡𝑝 × 100%

## Masukan ke dalam rumus.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 13 15 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  0.866  × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  86,6 %
Dengan demikian, dapat diambil kesimpulan bahwa akurasi sistem pakar, berdasarkan pengujian pada 15 data, mencapai 86.6%. Hal ini menandakan bahwa kinerja sistem pakar ini cukup efektif sesuai dengan standar diagnosa pakar.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pakar yang dapat secara efektif mendiagnosa defisiensi nutrisi  pada  tanaman  hidroponik  menggunakan  metode certainty  factor .  Rumusan  masalah  melibatkan perancangan sistem pakar dan implementasi metode certainty factor untuk memberikan rekomendasi solusi yang akurat  dan  efisien  terkait  defisiensi  nutrisi  pada  tanaman  hidroponik.  Dalam  pengembangan  sistem  pakar, dilakukan desain dan implementasi yang responsif dan user friendly , dengan integrasi database yang menyimpan informasi tentang defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik. Penggunaan aturan berbasis pengetahuan  yang komprehensif mendukung proses diagnosa. Penerapan metode certainty factor melibatkan pembentukan aturan dengan  mempertimbangkan  tingkat  keyakinan  ( certainty  factor )  untuk  setiap  gejala  defisiensi  nutrisi. Mekanisme  pengembangan  untuk  menghitung  dan  mengelola certainty  factor sesuai  dengan  input  data  dan aturan  diterapkan,  serta  uji  coba  dan  validasi  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa certainty  factor memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan.
Dalam  tingkat  pengujian  akurasi,  evaluasi  lapangan  menggunakan  aplikasi  sistem  pakar  tersebut menunjukkan  tingkat  keberhasilan  atau  akurasi  sebesar  86.6%,  menandakan  bahwa  aplikasi  ini  berhasil digunakan.  Temuan  dari  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  dapat  meningkatkan efisiensi dalam mendiagnosis defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik. Dengan demikian, hasil penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan teknologi untuk pertanian tanaman hidroponik dengan meningkatkan kemampuan diagnosa defisiensi nutrisi.

## REFERENCES
[1] M. Hutasuhut, E. F. Ginting, and D. Nofriansyah, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Osteochondroma Dengan Metode  Certainty  Factor,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1401,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4959.
[2] M. Dahria, R. Kustini, R. Gunawan, and M. Hutasuhut, “Sistem Pakar Mendiagnosa Definisi Nutrisi Pada Tanaman Hidroponik Dengan Metode Certainty Factor,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 6, no. 1, pp. 216–226, 2023.
[3] Sulmi, “Pendidikan Hidroponik Tentang Pentingnya Pemenuhan Kebutuhan Nutrisi Bagi Tanaman,” J. Community Dedication , vol. 2, no. 2, pp. 98–104, 2022.
[4] T. E. Alodokter, “Pengertian Defisiensi,” ALODOKTER , 2023. https://www.alodokter.com/defisiensi
[5] A. Zatnika, T. Rohana, and K. B. Ahmad, “Implementasi Metode Certainty Factor Dalam Mendiagnosa Defisiensi Nutrisi Pada Tanaman Hiroponik,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. IV, no. 1, pp. 39–46, 2023.
[6] Y.  K.  Febrina,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Defisiensi  Nutrisi  Tanaman Hidroponik Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 4, pp. 203–208, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.66.
[7] 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.
[8] P. Hasan and E. Pawan, “Expert System for Early Diagnosis of Tropical Malaria and Tertiana Malaria using Certainty Factor,” Int. J. of[1] P. Hasan E. Pawan, “Expert Syst. Early Diagnosis Trop. Malar. Tertiana Malar. using Certain. Factor,” Int. J. Comput. Inf. Syst., vol. 2, no. 4, pp. 155–160, 2021, doi 10.29040/ijcis.v2i4.49. Comput. , vol. 2, no. 4, pp. 155–160, 2021, doi: 10.29040/ijcis.v2i4.49.
[9] Sumiati,  H.  Saragih,  T.  K.  A.  Rahman,  and  A.  Triayudi,  “Expert  System  For  Heart  Disease  Based  On Electrocardiogram Data Using Certainty Factor With Multiple Rule,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 10, no. 1, pp. 43– 50, 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i1.pp43-50.
[10] A.  Sucipto,  Y.  Fernando,  R.  I.  Borman,  and  N.  Mahmuda,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor  Pada  Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019, doi: 10.22441/fifo.2018.v10i2.002.
[11] I. Jamaliyah, “PERBANDINGAN METODE TESTING ANTARA BLACKBOX DENGAN WHITEBOX PADA SEBUAH SISTEM INFORMASI,” vol. 8, no. 2, pp. 105–114, 2022.
[12] A.  C.  Praniffa,  A.  Syahri,  F.  Sandes,  U.  Fariha,  and  Q.  A.  Giansyah,  “Jurnal  Testing  dan  Implementasi  Sistem Informasi PARKIR BERBASIS WEB BLACK BOX AND WHITE BOX TESTING OF WEB-BASED PARKING,” vol. 1, no. 1, pp. 1–16, 2023.
[13] A. Tenriawaru, W. O. Irmayadani, and J. Nangi, “Sistem Pakar Kebutuhan Nutrisi Ibu Hamil Studi Kasus Rumah Sakit Aliyah 1 Kendari,” AnoaTIK J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 1, 2023, doi: 10.33772/anoatik.v1i1.6.
[14] D.  Kusbianto,  R.  Ardiansyah,  and  D.  Alwan  Hamadi,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  FORWARD CHAINING  UNTUK  IDENTIFIKASI  DAN  TINDAKAN  PERAWATAN  JERAWAT  WAJAH,” J.  Inform. Polinema , vol. 4, no. 2407–070X, pp. 71–80, 2017.