## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN SEMANGKA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR

## Alan Wiedy Mariana
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia nalawiedy@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  mengadopsi  pengetahuan  manusia  dan  memanfaatkannya computer. Salah satunya digunakan untuk mendiagnosis suatu penyakit. Dewasa ini permasalahan yang terjadi adalah kerusakan tanaman semangka yang diakibatkan oleh penyakit tanaman semangka. Karena permasalahan tersebut  mengakibatkan  banyak  petani  yang  mengalami  gagal  panen.  Kurangnya  akan  pengetahuan  tentang penyakit-penyakit  tanaman  semangka  menjadi  salah  satu  penyebabnya.  Beberapa  penyakit  umumnya  terjadi pada  tanaman  semangka  yaitu  layu  fusarium,layu  bakteri,busuk  buah  dan  sebagainya.  Oleh  sebab  itu  sistem pakar dibangun untuk memberikan solusi kepada masyarakat terkait pengenalian penyakit tanaman semangka.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini  yaitu  metode  certainty  factor  yang  digunakan untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  suatu  masalah.  Data  yang  dibutuhkan  untuk  sistem pakar ini adalah data gejala penyakit  tanaman semangka dan data penyakit tanaman semangka . Dengan adanya sistem  pakar  ini,  diharapakan  dapat  membantu  para  petani  dalam  mendeteksi  penyakit  semangka,  serta  dapat mempercepat waktu pengerjaan diagnosis penyakitnya dan dapat memberikan solusinya.
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  11  responden  yaitu  10  petani  dan  1  orang  pakar hasilnya 97% user terhadap petani setuju dan 3% kurang setuju. Kemudian pengujian user terhadap pakar 100% sesuai dan mudah untuk digunakan.

## Kata kunci : Sistem pakar, semangka,certainty factor

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Dewasa  ini  permasalahan  yang  terjadi  adalah kerusakan  tanaman  semangka  yang  diakibatkan  oleh penyakit  tanaman  semangka.  Karena  permasalahan tersebut mengakibatkan banyak petani yang mengalami gagal panen. Kurangnya akan pengetahuan  tentang  penyakit-penyakit  tanaman semangka menjadi salah satu penyebabnya. Akibatnya  daun-daun  semangka  mengering  bahkan mati.  Beberapa  penyakit  umumnya  terjadi  pada tanaman semangka yaitu layu fusarium,layu bakteri,busuk buah dan sebagainya. Padahal tanaman semangka  merupakan  salah  satu  komoditas  tanaman unggul  di  Indonesia.  Beberapa  jenis  semangka  yang dapat ditanam diIndonesia adalah semangka sengkaling,semangka  bojonegoro,semangka sweet beauty ,golden crown ,new dragon ,farmer giant dan semangka yellow baby.
Dengan  permasalan  yang  ada,  dapat diselesaikan dengan  sistem  yaitu    suatu  sistem  pakar.  Dengan sistem  pakar  akan  lebih  mudah  mendiagnosis penyakit  tanaman    semangka  karena  memiliki kemampuan  layaknya  pakar  dalam  bidang  pertanian. Sistem  pakar  tersebut,  dapat  digunakan  untuk mendiagnosis  penyakit  tanaman  semangka  dengan menggunakan  salah  satu  metode  yaitu    metode certainty  factor .  Metode  ini  digunakan  untuk menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  dalam menghadapi  suatu  masalah.  Data  yang  dibutuhkan
untuk sistem pakar ini adalah data gejala penyakit dan data penyakit  tanaman semangka.
Oleh  karena  itu,  perlu  dikembangkan  suatu sistem  pakar  yang  dapat  membantu  masyarakat  agar dapat  mempermudah  dalam  mendiagnosis  penyakit tanaman  semangka.  Sistem  pakar  ini  menggunakan metode certainty  factor berbasis  web.  Dengan berbasis web nantinya dapat diakses oleh masyarakat umum  secara online .  Diharapkan  sistem  pakar  ini dapat  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke dalam  komputer  agar  dapat  menyelesaikan  masalah yang dilakukan oleh pakar.

## 1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimana  membuat  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosis  penyakit  tanaman  semangka berbasis web?
2. Seberapa  jauh  tingkat  akurasi  hasil  penerapan metode certainty  factor untuk  mendiagnosis penyakit tanaman semangka?
1.3 Tujuan
1. Membuat  sistem  pakar  diagnosis  penyakit semangka berbasis web dengan metode certainty factor.
2. Mengetahui  seberapa  jauh  akurasi  metode certainty  factor dalam  mendiagnosis  penyakit semangka.

## 1.4 Batasan Masalah
1. Data set yang digunakan penelitian ini adalah data gejala  penyakit  tanaman  semangka  dan  data penyakit  tanaman semangka.
2. Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  kriteria  id  gejala,id  penyakit,nama  gejala dan nama penyakit tanaman semangka.
3. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  dari Dinas  Pertanian      Jombang  Jl.Soekarno-Hatta No.170  Kabupaten  Jombang  dan  diambil  pada tahun 2018.
4. Metode  yang  digunakan  dalam    penelitian  ini adalah certainty  factor . Kemudian  bahasa pemograman  yang  digunakan  adalah  PHP  dan menggunakan database mysqli .
5. Spesifikasi sofware yang dibutuhkan penelitian ini adalah: Sublime dan  XAMPP v3.2.2.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Peneliti Terkait
Menurut  Handayani  dan  Taufiq  2017    pada penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Tanaman  Semangka  Menggunakan Metode Dempster  Shafer Berbasis  Web”  saat  ini  untuk penanganan  semangka  tidak  mudah.  permasalahan yang terjadi adalah adanya penyakit yang menyerang pada tanaman semangka. Kurangnya akan pengetahuan  petani  terhadap  jenis-jenis  penyakit semangka mengakibatkan keterlambatan dalam menangani  tanaman  semangka  yang  terserang penyakit. Atas dasar permasalahan yang terjadi,Handayani  dan  Taufiq  membuat  suatu  sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tanaman semangka.  Pada  hasil  pengujian  proses  diagnosis perbandingan pendiagnosaan penyakit yang dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan aplikasi untuk data awal total data sebanyak 21. Data yang diuji terdapat 18 data yang tidak sesuai (85,71%) dan 3 data yang sesuai (14,29%) [7].
Menurut  Tarigan  2014  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode Backward Chaining ” pada  penelitian  tersebut  mengembangkan  sistem pakar karena saat ini kebutuhan komputerisasi dalam kesehatan  semakin  meningkat.  Permasalahan  yang terjadi  adalah  penyakit  ginjal  ini  sangat  sulit  untuk terdeteksi  dan  menyebabkan  memburuknya  kondisi bahkan  dapat  menyebabkan  kematian.  Dari  masalah tersebut  Tarigan  membuat  sistem  pakar  dengan memanfaatkan  metodoe Backward  chaining untuk mendiagnosis  penyakit  ginjal.  Pada  hasil  pengujian Tarigan  menghasilkan  sistem  pakar  yang  dapat menampilkan hasil diagnosa dengan cepat berdasarkan  gejala-gejala  yang  diinputkan  oleh user[8].
Menurut Azka dkk 2017 yang berjudul “ Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Ginjal dengan Metode Fuzzy  Logic  untuk Penentuan Certainy Factor”  pada penelitian  ini  membuat  suatu  sistem  pakar  untuk menentukkan diagnosis awal penyakit ginjal.
Penelitian  ini  dilakukan  bermula  dari  permasalahan ginjal.  Dengan  demikian  ginjal  dalam  tubuh mengakibatkan  timbul  masalah  diantaranya  tidak semua orang bisa berobat karena fakto ekonomi  ,kesibukan  atau  jam  kerja.  Oleh  karena  itu Azka  dkk  menggabungkan  metode  Fuzzy  Logic  dan certainty  factor  yang  dapat  memberikan  diagnosis awal penyakit ginjal berdasarkan gejala yang dialami. Dari  hasil  penelitian  tersebut  100  %  sama  dengan hasil diagnosa pakar[9].
Menutut  Sulistyohati  dan  Hidayat  2008  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnsa Penyakit  Ginjal  Dengan  Metode  Dempster-Shafer” pada penelitian tersebut membuat sistem pakar untuk diagnosis penyakit ginjal. Penelitian ini menggunakan metode  Dempster-Shafer  yang  dapat  mengatasi ketidaksonsistenan  dalam  macam  penalaran.  Metode ini  ditulis  dari  suatu  interval  yaitu  ukuran  kekuatan evidence dalam mendukung suatu himpunan proporsi dan  plausibility(PI).  Penelitian  ini    bermula  karena meningkatnya  angka  kematian  para  penderita  ginjal dan kurangnya pengetahuan tentang gejala awal yada penyakit  ginjal.  Pada  hasil  pengujian  degan menggunakan  metode  ini  pada  sistem  sama  dengan hasil perhitungan secara manual[3].
Menurut Ikorasaki yang berjudul “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Tulang Dengan Menggunakan  Meode  Certainty  Factor”  pada penelitian  ini  membuat  suatu  sistem  pakar  untuk diagnosis  penyakit  tulang.  Penelitian  ini  bermula karena  kesehatan  tubuh  manusia  sangat  bermasalah jika  terjadi  gangguan  yang  menyebabkan  rasa  sakit. Penyakit  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah penyakit  tulang.  Dengan  permasalahan  tersebut Ikorasaki  menggunakan Certainty  Factor .  Dengan menggunakan certainty  factor dapat  memberikan nilai  kepstian  dikarenakan  dalam  penganalisaan informasi dokter sering  mengungkapkan dengan  kata mungkin,kemungkinan besar, hampir pasti. Dari hasil penelitian  tersebut  bahwa  diagnosis  penyakit  tulang ini  dapat  dijadikan  alternatif  bagi  masyarakat  untuk melakukkan  diagnosis  dini  terhadap  gejala-gejala penyakit tulang pada manusia.[10].
Dari beberapa penelitian yang dilakukan peneliti lain terdapat kesamaan dalam judul dan metode yang dilakukan.  Kendala  yang  dihadapi  saat  ini  adalah belum adanya penelitian sistem pakar dengan metode certainty  factor untuk  mendiagnosis  penyakit semangka  berbasis  web  .  Dari  penelitian  yang mendiagnosis  penyakit  semangka  dengan  metode certainty factor masih menggunakan berbasis desktop . Dengan  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu sistem  pakar    untuk  diagnosis  penyakit  semangka dengan  menggunakan  metode certainty  factor berbasis web  yang  digunakan  masyarakat  luas  tanpa membutuhkan biaya yang banyak.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  program  kecerdasan buatan  yang  berusaha  mengadopsi  penegtahuan
manusia ke komputer,agar komputer dapat menyelesaikan masalah tertentu tanpa bantuan para Ahli dalam bidang tersebut. Sistem pakar juga dapat  diartikan  sebagai  program  yang  berbasiskan pengetahuan  yang  menyediakan  “kualitas  pakar” kepada  masalah-masalah  dalam  bidang  (domain) yang  spesifik  (Luger  &  Stubbefield-1993)[9]. Keuntungan  dari  sistem  pakar  ini  sendiri  adalah menjadikan pengetahuan lebih mudah didapat,meningkatkan output, produktifitas  serta menyimpan kemampuan dan keahlian para pakar[5]. Ciri- ciri sistem pakar yaitu:
1. Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data-data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
2. Dapat  menjelaskan  alasan-alasan  yang  dapat dipahami.
3. Bekerja berdasarkan kaidah tau rule tertentu.
4. Mudah dimodifikasi.
5. Output bersifat anjuran.

## 2.2 Metode Certainty Factor
Merupakan  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan kasus ketidakpastian,dimana ukurannya  didasarkan  pada  suatu  fakta  atau  ukuran yang  biasanya  digunakan  oleh  pakar.  Seorang pakar,misalnya  dokter  menganalisis  informasi  yang ada  dengan  ungkapan  seperti  mungkin,kemungkinan besar  pasti.  Untuk  mengamodasi  hal  ini  kita menggunakan certainty  factor guna  menggambarkan tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang sedang dihadapi.
Rumus certainty  factor didefinisikan  sebagai persamaan berikut: CF(H,E)=MB(H,E)-MD(H,E) MB(h,e1^e2)= MB(h,e1)+ MB(h,e2)*(1-MB[h,e1]) MD(h,e1^e2)= MD(h,e1)+ MD(h,e2)*(1-MD[h,e1]) CF (H,E): certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi  oleh  gejala  (evidence)  besarnya  CF berkisar  antara  0  sampai  1.  Nilai  0  menunjukkan ketidakpercayaan mutlak sedangkan nilai 1 menunjukkan kepecayaan mutlak. MB(H,E):  ukuran  kenaikan  kepercayaan( measure  of increased  belief )  terhadap  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala E.
MD(H,E):  ukuran  kenaikan  ketidak  percayaan ( measure of increased disbelief ) terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala[5].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Data Gejala dan Penyakit
Pada  Data  gejala  dan  penyakit  digunakan sebagai  data input sistem  pakar  yang  nantinya digunakan untuk mendiagnosis  penyakit semangka. 3.1.1 Tabel Penyakit dan Gejala
Berikut  ini  adalah  data  gejala  dan  penyakit tanaman semangka, dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Penyakit dan Gejala Tanaman Semangka
No Nama penyakit Gejala 1. Layu Fusarium  Tanaman  layu  pada  siang hari  Tanaman mengering 2. Layu Bakteri  Mengeluarkan  cairan  putih ketika    dimasukkan  ke dalam air bersih
 Tanaman  layu  pada  siang hari
 Tanaman mengering 3. Busuk Daun/ cacar  Timbul  bercak  hitam  pada daun
 Timbul  bercak  hitam  pada buah
 Daun mengering
 Daun  mengeras
 Daun busuk
4. Busuk Buah  Timbul  bercak  coklat  pada buah
 Buah mengering
 Buah berkerut
 Buah busuk 5. Busuk Leher  Timbul bercak hitam basah pada pangkal batang  Miselium berwarna keputihan 6. Virus
 Daun keriting dan  Daun  berkerut
 Timbul bercak kuning pada daun
 Pertumbuhan semangka yang      abnormal  atau kerdil. 7. Kudis  Timbul bercak hijau kecokelatan pada buah.
 Timbul  cairan  menyerupai getah kare pada buaht.
 Timbul bercak kuning
pada daun. 8. Busuk Batang  Timbul  bercak  coklat  pada cabang dan tangkai  Timbul miselium pada kulit buah. 9. Embun Tepung  Timbul  bercak  keputihan berbentuk bulat
dipermukaan bawah daun.
 Daun berkerut
10. Antraksona  Timbul  bercak  coklat  pada daun.
 Timbul  bercak  kehitaman dengan bagian tengah berwarna putih pada buah.
 Spora bewarna kemerahan.

## 3.1.3 Perancangan Data Gejala
Berdasarkan  dari  data  penyakit  yang  telah didapatkan,  selanjutnya  menentukan  kode  dari  setiap gejala  awal  dari  masing-masing  penyakit  yang didapatkan  sebelumnya.  Ada  pun  kode  dari  setiap gejala adalah sebagai berikut.
Tabel 3.3 Kode Data Gejala Penyakit Tanaman
Semangka Kode Nama Gejala G1 Tanaman layu pada siang hari G2 Tanaman mengering G3 Mengeluarkan  cairan  putih  ketika di masukkan ke dalam air bersih. G4 Timbul bercak hitam pada daun G5 Timbul bercak hitam pada  buah G6 Daun mengering G7 Daun  mengeras G8 Daun busuk G9 Timbul bercak coklat pada buah G10 Buah mongering G11 Buah berkerut G12 Buah busuk G13 Timbul  bercak  hitam  basah  pada pangkal batang G14 Miselium berwarna keputihan G15 Daun keriting G16 Daun berkerut G17        Timbul bercak kuning pada  daun G18 Pertumbuhan semangka yang abnormal atau kerdil G19 Timbul  bercak  hijau  kecokelatan pada buah. G20 Timbul  cairan  menyerupai  getah karet pada buah. G21 Timbul bercak coklat pada cabang dan tangkai G22 Timbul miselium pada buah. G23 Timbul bercak keputihan berbentuk bulat dipermukaan bawah daun. G24 Timbul bercak coklat pada daun. G25 Timbul  bercak  kehitaman  dengan bagian tengah berwarna putih pada buah G26 Spora bewarna kemerahan

## 3.1.4 Perancangan Data Relasi
Berdasarkan  tabel  penyakit  dan  gejala  yang telah didapatkan, langkah selanjutnya  yaitu  membuat sebuah rule (aturan)  yang  digunakan  untuk  sistem pakar,adapun  data  relasi  yang  terdiri  dari  hubungan antara gelaja dan penyakit tanaman semangka. Dapat dilihat pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 Tabel Rule
Berikut contoh perhitungan CF ( Certainty Factor ) pada sistem yang akan dibangun:
1.  Penyakit 1 (Busuk Leher)
PROSES 1 Gejala MB     MD G Timbul  bercak  hitam basah  pada  pangkal batang 0,89 0,1 MB Lama  Kosong 0 MD Lama Kosong 0 MB Sementara MB Baru 0,89 MD Sementara MD Baru 0,1 PROSES 2 Gejala MB MD G2 Miselium berwarna keputihan 0,9      0,1 MB Lama MB Sementara 0,89 MD Lama MD Sementara 0,1 MB Baru MB 0,9 MD Baru MD 0,1 MB Seme ntara MB  Lama  +  (MB Baru  *  (1  -  MB Lama)) 0,989 MD Seme ntara MD  Lama  +  (MD Baru  *  (1  -  MD Lama)) 0,19
Hasil CF= MB Sementara- MD Sementara = 0,989-0,19 = 0,799 Busuk Leher

## 3.2  Rancangan Antarmuka Sistem
Dalam  perancangan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  tanaman  semangka  dengan  menerapkan metode certainty  factor, berikut  beberapa  rancangan yang akan dibuat  seperti berikut ini : 3.2.1 Flowchart Berikut merupakan tampilan flowchart certainty factor untuk diagnosis   penyakit tanaman semangka. Dapat dilihat pada gambar Gambar 3.2.
Gambar 3.1 Flowchart Certainty Factor
Keterangan : Pada  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah menampilkan  data  gejala  penyakit  sesuai  dengan yang  kita  pilih,kemudian  membuat  rule  base,jika data  gejala  lebih  dari  6  maka  program  selesai.  Jika tidak  maka  proses  selanjutnya  adalah  proses perhitungan  nilai  cf.  Dan  yang  terakhir  adala menampilkan  hasil  diagnosis  berupa  penyakit  dan nilai cf.

## 4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Hasil Implementasi
Pada  tahap  ini  proses  yang  dilakukan  adalah merubah dari rancangan yang telah dibuat sebelumnya menjadi suatu sistem pakar berbasis web. Pada tahap ini selain tahap menerapkan rancancangan yang perlu dilakukan adalah pengujian sistem.

## 4.1.1 Halaman Administrator Sistem Pakar
Merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh admin yang digunakan untuk mengelola data. 4.1.1.1 Halaman Index admin Merupakan  tampilan index  admin .  Berikut dapat dilihat pada gambar 4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Index Admin

## 4.1.1.2. Halaman Penyakit
Merupakan  tampilan  halaman  penyakit  yang digunakan  untuk  mengelola  data  penyakit  tanaman semangka. Berikut dapat dilihat pada gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan halaman penyakit

## 4.1.1.3  Halaman Gejala
Merupakan  halaman  gejala  yang  digunakan untuk  mengelola  data  dari    gejala-gejala  yang terdapat  pada  penyakit  tanaman  semangka.  Berikut dapat dilihat pada gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Gejala

## 4.1.1.4   Halaman Rule
Merupakan  halaman rule atau  aturan  yang digunakan  untuk  menggabungkan  data  penyakit  dan data gejala. Berikut dapat dillihat pada gambar 4.4.

## Gambar 4.4 Tampilan Rule

## 4.1.2 Halaman Diagnosis
Merupakan  form  yang  telah  disediakan  yang nantinya  digunakan  oleh  user  untuk  diagnosis penyakit  tanaman  semangka.  Berikut  tampilan diagnosis dapat dilihat pada gambar 4.5.

## Gambar 4.5 Tampilan halaman diagnosis

## 4.2 Pengujian
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  tanaman  semangka  diperlukan  pengujian sistem  guna  mengetahui  apakah  sistem  berjalan dengan baik.

## 4.2.1 Pengujian Certainty Factor
Hasil  pengujian  error  dilakukan  perbandingan manual  agar  mengetahui  hasil  sama  dan  nilai erro r yang dihasilkan. berikut dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 4.2 Hasil Pengujian Error
Pada  penelitian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  sistem  dan  analisis perhitungan  manual  didapatkan  nilai  presentase jumlah error sebesar 0.11%.

## 4.2.3 Pengujian User
Pengujian  user  dilakukan  agar  dapat  melihat kelayakan  dari  sistem  pakar  yang  telah  dibuat. Dengan  demikian  dibutuhkan  dari  11  orang responden yaitu 10 dari petani dan 1 orang dari pakar. Berikut  pengujian  user  terhadap  petani,dapat  dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Pengujian User terhadap Petani Jumlah Pertanyaan : 6 Jumlah Responden : 10 Faktor Pembagi  : 6 x 10 = 60 a. persentase responden memilih setuju
(58/60 x 100%)= 97%
b. Persentase responden memilih kurang setuju (2/60 x 100%)  = 3%
c. Persentase responden memilih tidak setuju    (0/60 x 100%)  = 0 %
dari  pengujian  terhadap  10  responden  terhadap petani  dan  hasilnya  97%  menyatakan  setuju  ,  3% menyatakan  kurang  setuju  dan  0%  menyatakan  tidak setuju.

## 4.2.4 Pengujian Fungsional Sistem
Pada  proses  pengujian  fungsional  digunakan untuk  menguji  fitur-fitur  yang  terdapat  pada    sistem pakar  diagnosis  penyakit  tanaman  semangka.berikut dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Pengujian Fungsional Sistem
Keterangan:
 : Berhasil X
: Tidak berhasil Pada pengujian tersebut didapat seluruh fungsional  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  pada browser Mozilla Firefox dan Internet Explorer.

## 5. PENUTUP
5.1 Hasil Pengujian
1.  Berdasarkan  hasil  pengujian  proses  perhitungan manual  nilai certainty  factor untuk  beberapa  rule didapatkan  hasil  0,11%  yang  tidak  sama  dengan nilai certainty  factor pada  sistem  karena  cara perhitungan  yang  dibuat  dengan  cara  perhitungan yang  dimiliki Microsoft  Excel berbeda,namun untuk hasilnya mendekati sama.
2.    Hasil pengujian terhadap 11 responden  yaitu 10 petani  dan  1  orang  pakar  hasilnya  97%  user terhadap  petani  setuju  dan  3%  kurang  setuju. Kemudian  pengujian  user  terhadap  pakar  100% sesuai dan mudah untuk digunakan.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  berkaitan  dengan pengembangan  sistem  pakar  ini  ,yaitu  dalam pengembangan  sistem  selanjutnya  dapat  dirubah menjadi sistem pakar diagnosis penyakit tanaman semangka berbasis android.
DAFTAR PUSTAKA [1] Kusrini, 2008, Aplikasi Sistem Pakar, Yogyakarta, ANDI [2] AgroMedia, 2007 , Budi Daya Semangka ,
[3] Jakarta Selatan , AgroMedia
[4] Sulistyohati  dan  Hidayat,2008,’Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan
[5] Metode  Dempster-Shafer’, Seminar  Nasional Teknologi Informasi 2008 [6] Tarigan,2014,’Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ginjal dengan Metode [7] Backward Chaining’, Jurnal TIMES, Vol.III,No.2
[8] Azmi dan Zulfian,2017, Pengantar Sistem Pakar dan Metode ,Jakarta,Mitra
[9] Wacana Media
[10] Kusrini,2006, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi ,Yogyakarta,ANDI [11] Handayani  dan  Taufiq  ,2017,’Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Semangka Menggunakan Metode Dempster Shafer
Berbasis Web’ , Vol.13 ,No. 2. [12] Tarigan 2014,’Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal  dengan      Metode Backward Chaining ‘,Vol. III, No.2 [13] Azka,Farmadi,Kartini 2017,’Sistem Pakar
Diagnosa  Awal Penyakit Ginjal dengan Metode Fuzzy Logic untuk Penentuan Certainy Factor’, Jurnal  Elektronik  Nasional  Teknologi dan Ilmu Komputer(JENTIK)
[14] Ikorasi,2015,’Sistem Pakar Mndiagnosa Penyakit Tulang Menggunakan Metode
Certainty Factor’, Seminar Nasional Informatika.