## SISTEM PAKAR

## DETEKSI PENYAKIT TANAMAN KENTANG MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Vita Indri Safitri
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang vitaindri.12@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman Solanum Tuberosum, adalah nama latin dari kentang. Kentang merupakan tanaman dikotil yang bersifat  semusim,  termasuk  Family  Solanaceae,  dan  memiliki  umbi  batang  yang  dapat  dimakan.Tanaman  kentang memiliki  penyakit  yang  menyerang  bagian  tertentu  tanaman  kentang.  Penyaki  tanaman  kentang  menyerang  pada morfologi tanaman kentang, seperti daun, batang, akar, dan buah kentang, contohnya penyakit bercak daun.  Untuk menggendalikan  penyakit  tanaman  kentang,  membutuhkan  cara  pengendalian  yang  tepat.  Pengendalian  penyakit tanaman  kentang  dapat  dilakukan  dengan  budidaya  tanaman  kentang  secara  tepat.  Budidaya  tanaman  kentang berpengaruh  besar  terhadap  hasil  tanaman  kentang  yang  akan  dihasilkan,  terutama  cara  pemilihan  bibit  dan  cara pemeliharaan tanaman kentang berpengaruh besar terhadap tanaman kentang.
Sistem  pakar  merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan,  secara  umum  adalah  sistem  yang  mengadopsi pengetauan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh para  ahli.  Dengan  Metode  Certainty  Factor  (CF)  yang  merupakan  metode  yang  mendefinisikan  ukuran  kepastian terhadap  suatu  fakta  atau  aturan,  untuk  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi, dengan menggunakan Certainty Factor ini dapat menggambarkan tingkat keyakinan pakar. Dengan adanya sistem pakar ini, diharapakan dapat  membantu para  pengguna dalam  mendeteksi  penyakit tanaman kentang  dalam pengendalian penyakit yang dialami tanaman kentang.
Pengujian  hasil  untuk  menetukan  keakuratan  metode  yang  digunakan,  baik  melalui  program  maupun perhitungan manual menyatakan bahwa hasil perhitungan program dengan perhitungan manual memiliki hasil yang sama  dengan  nilai  prosentase  error,  baik  melalui  perhitungan  sistem  dan  analisis  perhitungan  manual  didapatkan nilai  presentase  error  tertinggi  0.7%,  error  terendah  0.2%  dan  rata-rata  error  sebesar  0.14%.  Hasil  pengujian fungsional sistem hak akses sebagai user dan admin berjalan sesuai dengan fungsinnya, untuk  menguji fungsi dari sistem  tersebut  menggunakan  browser.  Browser  yang  digunakan  menguji  aplikasi  sistem  dengan  menggunakan  3 browser  yaitu  Mozilla  Firefox.  Internet  Explorer,  dan  Google  Chrome.  Dan  100%  bisa  di  tampilkan  di  browser Mozilla Firefox, Internet Explorer, dan Google Chrome.
Kata kunci : Tanaman kentang, Sistem pakar, Metode Certainty Factor.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Solanum  Tuberosum ,  adalah  nama  latin  dari kentang.  Kentang  merupakan  tanaman  dikotil  yang bersifat  semusim,  termasuk Family  Solanaceae ,  dan memiliki umbi batang yang dapat dimakan. Tanaman kentang  berbentuk  semak  atau  herba.  Batangnya berada  diatas  permukaan  tanah,  ada  yang  berwarna hijau,  kemerah-merahan,  atau  ungu  tua.  Warna batang  ini  dipergaruhi  oleh  umur  tanaman  dan keadaan  lingkungan  (Setiadi,  2009).  Ada  beberapa jenis  penyakit  pada  tanaman  kentang  yang  harus diketahui  oleh  para  petani.  Beberapa  penyakit tanaman kentang dipengaruhi oleh cuaca, pengolahan tanah,  pengobatan  tanaman,  dan  perawatan  tanaman hingga pasca panen. Usaha terbaik untuk menangulangi penyakit tanaman kentang dengan cara
pengolahan  tanah  yang  baik,  pemilihan  bibit  yang unggul,  pengobatan  tanaman  sesuai  dengan  takaran atau  ukuran  dan  langkah  yang  tepat,  dan  perawatan tanaman kentang sampai pasca panen.
Sistem  pakar  hanya  diketahui  oleh  seorang pakar dan para ahli dari bidang pertanian. Para petani awam  dan  petani  yang  berada  pada  daerah  pelosok belum  memahami  penyakit  yang  dialami  oleh tanaman  kentang.  Petani  hanya  mengetahui  penyakit yang  dialami  oleh  tanaman  kentang  dikarenakan serangan  serangga,  jamur,  dan  cuaca.  Sehingga  para petani  selalu  menyemprotkan  tanaman  kentang dengan insektisida .  Tetapi  dengan  menyemprotkan dosis insektisida pada tanaman tidak dapat sepenuhnya  mengurangi  serangan  pada  tanaman, sikap  yang  tepat  dalam  menghadapi  penyakit  pada tanaman  adalah  menetapkan  pencegahan  penyakit
dengan  baik  untuk  penanaman  selanjutnya  dengan memperhatikan  pengolahan  tanah,  pemilihan  bibit kentang,  pemupukan,  pengobatan  tanaman,  dan pemeliharaan tanaman.
Dalam  hal  ini,  diperlukan  suatu  “Sistem  Pakar Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kentang  dengan Metode Certainty  Factor Berbasis  Web”.  Metode Certainty  Factor (CF)  merupakan  metode  yang mendefinisikan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan, untuk menggambarkan tingkat keyakinan pakar  terhadap  suatu  masalah  dengan  menggunakan Certainty  Factor ini  dapat  menggambarkan  tingkat keyakinan pakar.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  Latar  belakang  masalah  di  atas maka  penulis  akan  merumuskan  masalah  sebagai berikut:
1. Bagaimana  membuat  Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit pada Tanaman Kentang dengan menggunakan  metode Certainty  Factor yang memudahkan  petani  dalam  mendeteksi  penyakit pada tanaman kentang?
2. Bagaimana  memberikan  solusi  terhadap  gejala yang  tepat  terhadap  penyakit    yang  ada  pada tanaman kentang?
3. Bagaimana  sistem  yang  dibangun  memberikan informasi mengenai tanaman kentang, gejala atau penyakit  pada  tanaman  kentang  dan  cara budidaya tanaman kentang?

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  ini  agar  menjadi sistematis dan mudah dimengerti, maka akan penulis membatasi masalah sebagai berikut;
1. Aplikasi  yang  dibuat  hanya  membahas  tentang tanaman  kentang,  cara  budidaya  pada  tanaman kentang dan penyakit pada tanaman kentang.
2. Sistem ini menggunakan metode Certainty Factor dengan  tujuan  sebagai  langkah  proses  dalam menentukan  diagnosa  penyakit  pada  tanaman kentang disertai dengan pengendalianya.
3. Sistem  ini  dirancang  dan  dibangun  dengan berbasis  web. Dengan bahasa pemrograman PHP dan MySql sebagai database server.
4. Data  yang  di  ambil  dari  referensi  media  buku, wawancara  terhadap  ketua  Kelompok  Pertanian Anjasmoro yang berada di Desa Sumber Brantas, Kec.  Bumiaji,  Kota  Batu,  dan  seorang  pakar dalam bidang pertanian.
5. Sistem  pakar  ini  mengidentifikasi  gejala  dan penyakit  dari  tanaman  kentang.  Penyakit  padi meliputi  14  penyakit,  yaitu  penyakit  bercak kering,  penyakit  layu  bakteri,  penyakit nematoda sista  kentang  putih,  penyakit nematoda sista kentang  kuning,  penyakit nematoda melingkar dihystera, penyakit  kudis  kentang,  penyakit nematoda puru  akar incognita, penyakit  becak
daun  kentang,  penyakit  daun  menggulung, penyakit  trip  tembakao,  penyakit  hawar  daun kentang, penyakit kudis helminthosporium , penyakit  layu fusarium, dan  penyakit  mosaik. Tanaman  kentang  memiliki  4  varietas  kentang, yaitu  varietas  kentang  putih,  kentang  merah, kentang  kuning  dan  jenis  varietas  lainnya.  Data yang  digunakan  adalah  data  survei  yang dilakukan  di  kelompok  tani  Anjasmoro  4  Jaya Abadi  yang  berada  di  Desa  Sumber  Brantas, Kecamatan  Bumiaji,  Kota  Batu.  Dan  data  yang didapatkan  dari  seorang  Pakar  dalam  bidang pertanian  yaitu  Dosen  Pertanian  di  Universitas Gadjah Mada.
1.4 Tujuan
Ditinjau  dari  latar  belakang  tersebut  di  atas maka, tujuan penulisan skripsi ini :
1. Menerapkan metode Certainty Factor pada sistem pakar  mendiagnosa  penyakit  pada  tanaman kentang.
2. Mengimplementasikan sistem pakar mendiagnosa penyakit  pada  tanaman  kentang  dalam  bahasa pemrogaman PHP dan MySQL untuk database server .
3. Menghasilkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  yang dapat memberikan informasi gejala atau diagnosa penyakit  pada  tanaman  kentang  untuk  petani dengan beberapa gejala penyakit.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tanaman Kentang
Kentang  merupakan  tanaman  dikotil  yang bersifat  semusim,  termasuk family  Solanaceae ,  dan memiliki umbi batang yang dapat dimakan. Tanaman kentang  berbentuk  semak  atau  herba.  Batangnya berada  diatas  permukaan  tanah,  ada  yang  berwarna hijau,  kemerah-merahan,  atau  ungu  tua.  Warna batang  ini  dipengaruhi  oleh  umur  tanaman  dan keadaan lingkungan.Pada kesuburan tanah yang lebih kering,  biasanya  warna  batang  tanaman  yang  lebih tua  akan  lebih  menyolok.  Bagian  bawah  batangnya bisa  berkayu  sedangkan  batang  tanaman  muda  tidak berkayu sehingga tidak terlalu kuat dan mudah rubuh. Tanaman  kentang  memiliki  varietas,  yaitu  varietas kentang  putih,  kentang  merah,  kentang  kuning (Setiadi, 2009).

## 2.2 Penyakit Tanaman Kentang
Penyakit pada tanaman kentang menyerang pada bagian  bibit,  akar,  batang  dan  daun.  Oleh  sebab  itu, sistem putaran atau rotasi dalam penanaman kentang perlu  dilakukan.  Tujuannya,  antara  lain  untuk memutus  siklus  hidup  penyakit  yang  menyerang tanaman  kentang  (Setiadi,  2009).Pada  tanaman kentang  yang  perlu  diperhatikan  adalah  jangan menanam  kentang  di  lahan  becek  atau  basah  bekas rawa, sawah, atau semacamnya.
2.3 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan adalah suatu ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang  mempelajari  cara membuat  komputer  melakukan  sesuatu  seperi  yang dilakukan  oleh  manusia.  Kecerdasan  buatan  (AI) sebagai  sebuah  studi  tentang  bagaimana  membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan  oleh  manusia. Artificial  Intelligence (AI) bertujuan  untuk  menciptakan  komputer-komputer dapat berfikir lebih cerdas dan  membuat  mesin lebih berguna.
2.4 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  bidang  ilmu komputer  yang  menggunakan  komputer  sehingga dapat  berperilaku  cerdas  seperti  manusia.  Sistem pakar  sebagai  sebuah  program  yang  difungsikan untuk menirukan  pakar manusia harus  bisa melakukan  hal-hal  yang  dapat  dikerjakan  oleh seorang pakar.
Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya  dapat  diperoleh  dengan  bantuan  para  ahli dibidangnya.  Sistem  pakar  ini  juga  dapat  membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan (Dhany, 2009). 2.5 Metode Certainty Factor
Dalam  menghadapi  suatu  permasalahan  sering ditemukan  jawaban  yang  tidak  memiliki  kepastian penuh. Ketidakpastian ini dapat berupa kemungkinan yang tergantung dari hasil suatu kejadian. Hasil yang tidak  pasti  disebabkan  oleh  dua  faktor,  yaitu  aturan yang  tidak  pasti  dan  jawaban  pengguna  yang  tidak pasti  atas  suatu  pertanyaan  yang  diajukan  oleh sistem.  Hal  ini  sangat  mudah  dilihat  pada  sistem diagnosis  penyakit,  dimana  pakar  tidak  dapat mendefinisikan  hubungan  antara  gejala  dengan penyebabnya  secara  pasti.  Pada  akhirnya  akan ditemukan banyak kemungkinan diagnosis.
Faktor kepastian digunakan untuk mengekspresikan ke-akuratan. kebenaran atau kehandalan sebuah pertimbangan. Diukur berdasarkan  perbedaan  antara  ukuran  kepercayaan dengan  ukuran  ketidakpercayaan  di  sebuah  hipotesa dari fakta yang ada. Ada dua tahap model yang sering digunakan untuk menghitung tingkat keyakinan (CF) dari  sebuah rule adalah  sebagai  berikut  (Kusrini, 2006) :
a. Dengan  menggali  dari  hasil  wawancara  dengan pakar.    Nilai  CF  ( Rule )  didapat  dari  interpretasi dari pakar menjadi nilai MD/MB.
b. Menggunakan metode perhitungan. Faktor kepastian ( Certainty Factor ) menunjukkan ukuran kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan. Singkatan yang digunakan: CF ( Certainty Factor )
H ( Hypothesis ) E ( Evidence ) MB ( Measure of Belief ) MD ( Measure of Disbelief ) CF(H,E) = MB(H,E) - MD(H,E)
1. CF(H,E): certainty  factor dari  hipotesis  H  yang dipengaruhi oleh gejala ( evidence ). 2. MB(H,E): ukuran kenaikan kepercayaan ( measure of increased belief )   terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.
3. MD(H,E):    ukuran    kenaikan    ketidakpercayaan ( measure    of    increased disbelief )  terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E. Untuk Beberapa evidence satu hipotesis didefinisikan sebagai berikut :
MB(H|E1) + MB(H|E2) *(1MB(H|E1)) MD(H|E1) + MD(H|E2) *(1MD(H|E1))
3 Metode Penelitian
3.1 Analisis Sistem
Untuk membuat sebuah sistem yang diperlukan analisa kebutuhan dari sistem yang akan dibuat. Pada tahapan  ini  akan  dijelaskan  tentang  apa  saja kebutuhan  yang  dibutuhkan  dalam  membangun sistem  pakar  ini,  baik  kebutuhan  fungsional, kebutuhan non fungsioanal, perangkat keras ( hardware) maupun perangkat lunak ( software ).
3.2 Perancangan
3.2.1 Struktur Menu
Struktur  menu  program  sistem  pakar  deteksi penyakit tanaman kentang ditunjukkan Pada Gambar 1.
Website Sistem Pakar Deteksi Penyakit Tanaman Kentang Beranda Tanaman Kentang Budidaya Diagnosa Tentang Morfologi Kentang Varietas Kentang Penyakit Kentang Pengadaan Benih Persiapan Lahan Jarak dan Lubang Tanam Penanaman Pemeliharaan
1. Kentang Putih 2. Kentang Merah 3. Kentang Kuning
4. Kentang lain Login

## Gambar 1. Struktur menu
3.2.2 Perancangan DFD
Data flow diagram (DFD) ini menggambarkan proses apa saja yang akan berjalan pada sistem pakar ini.  Proses  ini  diawali  dengan  pembentukan  diagram konteks  yang  menggambarkan  keseluruhan  dari sistem.  Diagram  konteks  dari  sistem  pakar  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
USER ADMIN SISTEM PAKAR DETEKSI PENYAKIT TANAMAN KENTANG Input Gejala Hasil diagnosa Pegendalian Status Data Data Gejala Data Penyakit Data Aturan Data Pengendalian
Gambar 2. DFD level 0 Sistem  pakar  ini  memiliki  beberapa  proses didalamnya  yang  dapat  dilihat  pada  digram  level  1 seperti Gambar 3.
ADMIN 1 DATA 2 DIAGNOSA USER Hapus Data Input Data Ubah Data Data Gejala & Pengendalian Data Penyakit Data Aturan Input Gejala Hasil Diagnosa Pengendalian Data Penyakit & Pengendalian Data Gejala Data Aturan Gambar 3. DFD level 1
3.2.3 Flowchart Sistem
Alur  kerja  sistem  yang  akan  dibangun ditunjukan pada Gambar 4.
Start Website sistem pakar Menu Utama Halaman Beranda Halaman Tanaman Kentang Halaman Budidaya Halaman Diagnosa Slide Show gambar Tanaman Kentang Informasi mengenai morfologi kentang Informasi mengenai varietas kentang Informasi mengenai Penyakit kentang Informasi mengenai pengadaan benih Informasi mengenai persiapan lahan Informasi mengenai jarak tanam Informasi mengenai penanaman Informasi mengenai pemeliharaan End Diagnosa penyakit tanaman kentang Admin Data Penyakit Data Gejala Data Aturan Input, Edit, Hapus penyakit Input, Edit, Hapus gejala Input, Edit, Hapus aturan TIDAK TIDAK TIDAK TIDAK YA YA YA YA YA TIDAK TIDAK YA YA YA TIDAK Solusi pengendalian tanaman kentang Halaman Diagnosa TIDAK TIDAK Informasi tentang pakar & programmer YA
Gambar 4. Flowchart sistem
3.2.4 Flowchart Cerainty Factor Pada Gambar 5 ditunjukkan Flowchart Perhitungan Certainty Factor .
START Pilih gejala tanaman kentang Pencarian gejala tanaman kentang dengan forward chaining Diagnosa penyakit sesuai gejala yang dipilih Perhitungan metode Certainty Factor Ulang END Beranda Nilai MB Nilai MD Jumlah Gejala =1 & Penyakit =1 Jumlah Gejala =1 & Penyakit >1 Jumlah Gejala >1 & Penyakit =1 Jumlah Gejala >1 & Penyakit >1 CF = MB -MD CF n = MB n – MD n MB (n) = MB1 + MB2  *(1-MB1) MD (n) = MD1 + MD2 * (1-MD1) CF = MB -MD CF n = MB n – MD n Hasil diagnosa, nilai CF dan pengendalian YA YA YA YA YA TIDAK TIDAK TIDAK Gambar 5 Flowchart CF 3.2.5 Tabel Penyakit
Penyakit  tanaman  kentang  dapat  dilihat  pada Tabel 1.  penyakit tanaman kentang.
Tabel 1. Penyakit tanaman kentang
Id Kode Nama penyakit 1 P01 Bercak kering 2 P02 Layu bakteri Tabel 1. Penyakit tanaman kentang Id Kode Nama penyakit 3 P03 Nematoda sista putih 4 P04 Nematoda sista putih 5 P05 Nematoda melingkar dihystera 6 P06 Kudis kentang 7 P07 Nematoda puru akar incognita 8 P08 Bercak daun kentang 9 P09 Daun menggulung 10 P10 Trip tembakao 11 P11 Hawar daun kentang 12 P12 Kudis Helminthosporium 13 P13 Layu Fusarium 14 P14 Mosaik

## 3.2.6 Tabel Gejala
Gejala penyakit tanaman kentang, seperti pada Tabel 2.  Penyakit tanaman kentang.
Tabel 2. Penyakit tanaman kentang
Id Kode Nama gejala 1 G01 Daun becak berwarna cokelat 2 G02 Jaringan daun tanaman mati 3 G03 Bercak yang tersebar di daun tidak teratur
4 G04 Daun Mengering 5 G05 Ubi busuk basah berbau menyengat 6 G06 Kulit umbi berbecak cokelat 7 G07 Daun tanaman layu bermula dari puncak tanaman 8 G08 Ubi kentang yang terbentuk kecil-kecil 9 G09 Ubi kentang tidak bisa besar 10 G10 Permukaan akar tanaman berwarna putih 11 G11 Permukaan akar tanaman berwarna kuning sampai kecokelatan 12 G12 Tanaman kerdil 13 G13 Pucuk daun menguning 14 G14 Pertumbuhan tanaman kentang terhambat 15 G15 Ubi kentang bintik-bintik cokelat 16 G16 Akar kentang berbintil 17 G17 Akar menggelembung membentuk puru
Tabel 2. Penyakit tanaman kentang Id Kode Nama gejala
18 G18 Daun menguning 19 G19 Daun berwarna hitam seperti terbakar 20 G20 Jaringan daun yang terserang sel-selnya mati 21 G21 Daun menggulung ke arah dalam 22 G22 Daun berukuran kecil 23 G23 Daun keriting 24 G24 Bagian bawah daun tampak keperak-perakan
25 G25 Daun berbercak-becak kecil
26 G26 Daun bercak berwarna cokelat 27 G27 Bercak yang tersebar di daun tidak teratur 28 G28 Daun membusuk 29 G29 Permukaan daun terhadap serbuk putih 30 G30 Kudis ini dapat terbawa oleh
umbi, tanah, atau pupuk kandang. 31 G31 Tepi daun berwarna ungu 32 G32 Batang lebih pendek 33 G33 Stolon busuk cokelat tua sampai hitam 34 G34 Muncul umbi-umbi kecil pada batang diatas tanah 35 G35 Daun pucuk tetap hijau

## 3.3 Implementasi
Proses  penulisan  program  dilakukan  sesuai dengan  perancangan  yang  sudah  dibuat  sebelumnya. Software yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem pakar ini adalah Sublime dan XAMPP v3.2.1.
3.4 Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  yaitu  data  gejala digunakan  sebagai input ,  sehingga  menghasilkan diagnosa  penyakit  tanaman  kentang  sesuai  dengan gejala  yang  sudah  diproses  pada  metode Certainty Factor.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Halaman Utama Web User
Halaman  utama  ini  merupakan  tampilan awal  ketika  pengunjung  ( user) mengunjungi  web sistem  pakar  deteksi  penyakit  tanaman  kentang. Menu  yang  ada  pada  web  ini  seperti  Beranda, Tanaman  Kentang,  Budidaya  Tanaman,  Diagnosa, Tentang, dan Login Dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman utama 4.2 Halaman Tanaman Kentang
Halaman  Tanaman    kentang  memiliki sub menu  morfologi  kentang,  varietas  kentang , dan penyakit kentang . Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Halaman tanaman kentang
4.3   Halaman Budidaya Tanaman
Pada  halaman  budidaya  tanaman  kenyang, memiliki sub menu menu pengadaan benih, persiapan lahan,  jarak  dan  lubang  tanam,  penanaman,  dan pemeliharaan. Seperti pada Gambar 3.
Gambar 3.  Halaman Budidaya Tanaman

## 4.4 Halaman Diagnosa
Pada  halaman  diagnosa  akan  ditujukan daftar  gejala  penyakit  yang  ada  pada  tanaman kentang,  dan  kemudian  akan  didiagnosa  untuk mendapatkan  hasil  yang  berupa  penyakit  tanaman kentang. Seperti
Gambar 4. ………….

## Gambar 4. Halaman diagnosa

## 4.5 Halaman Hasil Diagnosa
Pada  halaman  hasil  diagnosa,  maka  user  dapat melihat  hasil  diagnosa  penyakit  tanaman  kentang, seperti pada Gambar 5.
Gambar 5.  Halaman hasil diagnosa

## 4. 6   Halaman Tentang
Pada  halaman  tentang,  informasi  mengenai pakar dan programmer. seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6.  Halaman tentang
4.7  Halaman Admin Data Gejala Halaman  ini  merupakan  halaman  admin  yang bisa  digunakan  oleh  admin  untuk  mengedit  gejala,
menghapus  gejala  serta  menambahkan  gejala.  Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.  Halaman admin data gejala 4.8  Halaman Admin Data Penyakit Halaman  ini  berisi  tentang  penyakit  yang dialami tanaman kentang serta solusi atau
pengendaliannya.  Admin  bisa  mengedit,  menghapus dan menambah data pada halaman ini. Seperti dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman data penyakit 4.9 Halaman Admin Data Aturan
Halaman  ini  berisi  tentang  Data  Aturan. Admin  bisa  mengedit,  menghapus  dan  menambah data pada halaman ini. Seperti dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9.  Halaman data aturan 4.10 Pengujian Perhitungan Metode CF 1. Berdasarkan  pengujian  pada  perangkat  lunak didapatkan  hasil  penyakit  “Bercak  Kering”  dengan nilai CF 0,40  dan  tingkat  kepastian  “Mungkin”. Kemudian  setelah  pengujian  dengan  simulasi program,  maka  perlu  diuji  dengan  perhitungan manual,  Pada  pengujian  ini  dicoba  untuk  melakukan perhitungan  secara  manual  untuk  dibandingkan dengan  hasil  pada  pengujian  sistem  sebelumnya. Telah  dipilih  gejala  “Daun  Mengering”  dengan  nilai MB=0,7  dan  MD=0,3.  Berikut  perhitungan  dari percobaan 1 :
CF = MB – MD = 0.7 – 0. 3
= 0.40
Berdasarkan  perhitungan  manual,  hasil perhitungan diperoleh nilai CF = 0.40 2. Berdasarkan  pengujian  pada  perangkat  lunak didapatkan  hasil  penyakit  “Layu  Bakteri ” dengan nilai  CF  0,71  dan  tingkat  Hampir  Pasti.  Kemudian untuk  pengujian  manual  dari  percobaan  2  dengan gejala  “Ubi  busuk  basah  barbau  menyengat”  dan “Kulit  umbi  berbecak  cokelat”,  Berikut  perhitungan dari Percobaan 2 :
MB = MB1+MB2*(1-MB1) = 0.9+ 0.9*(1-0.9) = 0.9+0.09 = 0.99 MD = MD1+MD2*(1-MD1) = 0.1+ 0.2*(1-0.9) = 0.1+0.18 = 0.28 CF = MB – MD = 0.99 – 0.28 = 0.71 Berdasarkan perhitungan manual, hasil perhitungan diperoleh nilai CF=0.71.
Hasil  pengujian  error  dilakukan  perbandingan manual  agar  mengetahui  hasil  sama  dan  nilai error yang dihasilkan. Seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Error
N o P S PM Perhitungan % error 1 0.40 0.40 (0.40-0.40)/0.40 X 100% = 0 % 2 0.52 0.52 (0.52-0.52)/0.52 X 100% = 0 % 3 0.20 0.13 (0.20-0.13)/0.13 X 100% = 0.5 % 4 0.30 0.33 (0.30-0.33)/0.33 X 100% = 0,7 % Tabel 1. Hasil Pengujian Error N o P S PM Perhitungan % error 5 0.20 0.20 (0.20-0.20)/0.20 X 100% = 0,2 % 6 0.12 0.16 (0.12-0.16)/0.16 X 100% = 0 % 7 0.30 0.30 (0.30-0.30)/0.30 X 100% = 0 % 8 0.09 0.09 (0.09-0.09)/0.09 X 100% = 0 % 9 0.50 0.50 (0.50-0.50)/0.50 X 100% = 0 % 10  0.71 0.71 (0.71-0.71)/0.71 X 100% = 0 % Rata-rata 0.14%
Keterangan : PS  = Perhitungan sistem PM = Perhitungan manual Pada  penelitian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  sistem  dan  analisis perhitungan manual didapatkan nilai presentase error tertinggi  0.7%, error terendah  0.2%  dan  rata-rata error sebesar 0.14%. 4.2.2 Pengujian Sistem 1. Pengujian Kompabilitas Admin Tabel 2. Hasil Pengujian Menu Admin
N o Jenis Pengujian Pelaku Sistem Hasil Pengujian MF IE GC 1 Pengujian Login Admin √ √ √ 2 Menu data gejala Admin √ √ √ 3 Menu data Admin √
√
√
penyakit
4 Menu data aturan Admin √ √ √ 5 Menu Logout Admin √ √ √ 2. Pengujian Kompabilitas User Tabel 3. Hasil Pengujian Menu User N o Jenis Pengujian Pelaku Sistem Hasil Pengujian MF IE GC 1 Menu beranda User √ √ √ 2 Menu morfologi User √ √ √ 3 Menu varietas User √ √ √ 4 Menu pengadaan benih User √ √ √
Tabel 3. Hasil Pengujian Menu User N o Jenis Pengujian Pelaku Sistem Hasil Pengujian MF IE GC 5 Menu persiapan lahan User √ √ √ 6 Menu  jarak dan  lubang tanam User √ √ √ 7 Menu penanaman User √ √ √ 8 Menu pemeliharaa n User √ √ √ 9 Menu diagnosa User √ √ √ 1 0 Menu tentang User √ √ √
Keterangan :  MF = Mozilla Firefox IE   = Internet Explorer GC = Google Chrome √ = Berfungsi X = Tidak berfungsi
Perhitungan :
Kesimpulan  dari  tabel  pengujian  kompabilitas yaitu  aplikasi  sistem  pakar  deteksi  penyakit  tanaman kentang  100%  bisa  di  tampilkan  di  browser Mozilla Firefox , Internet Explorer , dan Google Chrome.
3. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Adapun kesimpulan  yang  dapat penulis paparkan setelah melakukan perancangan sistem pakar menggunakan  metode Certainty  Factor antara  lain yaitu:
1. Menghasilkan  suatu  aplikasi  sistem  pakar  dalam bidang  pertanian,  yaitu  mendiagnosa  penyakit yang dialami oleh tanaman kentang.
2. Sistem pakar ini menggunakan metode Certainty Factor dari  perhitungan  manual  sehingga memberikan persentase nilai kepastian.
3. Pada  tahap  pengujian  aplikasi  sistem  pakar deteksi  penyakit  tanaman  kentang  100%  bisa  di tampilkan  di  browser Mozilla  Firefox , Internet Explorer , dan Google Chrome.
4. Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melalui perhitungan  sistem  dan  analisis  perhitungan manual  didapatkan  nilai  presentase error tertinggi 0.7%, error terendah 0.2% dan rata-rata error sebesar 0.14%.
5. Hasil  pengujian  terhadap  pakar  dan  hasilnya 78%  menyatakan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar tanaman  kentang  ini  bernilai  baik,  18% menyatakan cukup dan 4% menyatakan kurang.
5.2 SARAN
Berdasarkan  aplikasi  ini,  penulis  memberikan saran yaitu:
1. Pada  sistem  pakar  deteksi  penyakit  tanaman kentang,  ditambahkan  jumlah  penyakit  tanaman kentang dalam proses diagnosa penyakit.
2. Penambahan  fitur  untuk  media sharing secara online antara user dan pakar.
3. Membangun  dan  merancang  aplikasi  berbasis mobile atau berbasis android .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Cahyanti,  Ana  Nur,  and  Bambang  Eka Purnama.2012. "Pembangunan Sistem Informasi  Manajemen  Puskesmas  Pakis  Baru Nawangan." Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi 4.4.
[2] Dhany,  Safia.  2009.Perancangan  Sistem  Pakar Untuk  Diagnosa  Penyakit  Anak."  Medan: Universitas Sumatera Utara.
[3] Hamdani,  Jajang  Sauman.2009."Pengaruh  jenis mulsa  terhadap  pertumbuhan  dan  hasil  tiga kultivar  kentang  ( Solanum  tuberosum  L .)  yang ditanam  di  dataran  medium."  Jurnal  Agronomi Indonesia  ( Indonesian  Journal  of  Agronomy ) 37.1.
[4] Kusrini.  2006. Sistem  Pakar,  Teori  dan Aplikasi. Yogyakarta : Penerbit Andi
[5] Rohman,  Feri  Fahrur,  and  Ami  Fauzijah. 2008."Rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar untuk menentukan jenis gangguan perkembangan  pada  anak."  Media  Informatika 6.1. 1-23.
[6] Setiadi.  2009. Budidaya  Kentang  Plus    Pilihan berbagai  Varietas  dan  Pengadaan  Benih. Penebar Swadaya. Depok.
[7] Sutapradja,  Holil.  2008.  "Pengaruh  jarak  tanam dan  ukuran  umbi  bibit  terhadap  pertumbuhan dan hasil kentang varietas Granola untuk bibit." Jurnal hortikultura 18.2.