e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 8

## Penerapan Certainty Factor pada Diagnosis Penyakit Tanaman Tomat
Minarni *, Rajib Gandi , Dede Wira Trise Putra Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Padang Padang, Indonesia minarni1706@gmail.com*, rajibgandi96@gmail.com, dedewiratriseputra@gmail.com
Abstract – Tomato (Solanum lycopersicum) is a horticultural crop that has important economic value as a vegetable or fruit. Many problems arise in tomato production, causing a decrease in production yields, namely pests and diseases. Handling tomato disease is often constrained due to delays in diagnosing the disease. To overcome this problem, a system was designed that was used to diagnose tomato plant diseases by applying the Certainty Factor (CF) method. The CF method is a method used to express belief in an event in the form of facts or hypotheses based on evidence or expertise. The results obtained is an expert system application consisting of 7 tomato diseases with 16 symptoms. In this system, the user can choose the symptoms of the plant, each selected symptom has a weight that will be used to obtain the results of disease determination. Testing on 25 data shows the suitability between the application and the expert is 88%. This represents the system is able to diagnose tomato plant diseases.
Keywords: Expert System; Certainty Factor; Tomato.
Abstrak – Tomat  (Solanum  lycopersicum)  merupakan  tanaman  hortikultura  sebagai  sayur  atau  buah  dengan  nilai ekonomi  yang  tinggi.  Banyak  masalah  yang  muncul  pada  produksi  tomat  sehingga  menyebabkan  penurunan  hasil produksi, diantaranya adanya serangan hama dan penyakit. Penanganan penyakit tomat sering terkendala disebabkan keterlambatan dalam mendiagnosa penyakit tersebut. Untuk menangani masalah tersebut dirancang suatu sistem yang digunakan untuk menetapkan penyakit tomat dengan menerapkan metode Certainty Factor (CF). Metode CF adalah metode yang digunakan untuk menunjukkan keyakinan dalam sebuah kejadian berupa fakta atau hipotesa bersumber pada bukti atau kepakaran. Hasil yang diperoleh dari penelitian  berbentuk sistem pakar yang terdiri dari 7 penyakit tomat dengan 16 gejala. Pada  sistem ini, user dapat memilih gejala yang dialami oleh tanaman,  setiap gejala dipilih memiliki  bobot  yang  akan  digunakan  untuk  memperoleh  hasil  penentuan  penyakit.  Pengujian  pada  25  data menunjukkan  kesesuaian  antara  aplikasi  dengan  pakar  sebesar  88%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  mampu mendiagnosa penyakit tanaman tomat.

## Kata Kunci: Sistem Pakar; Certainty Factor; Tanaman Tomat

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Tanah  Datar  merupakan  salah  satu kabupaten  di  Provinsi  Sumatera  Barat  secara  geografis terletak  pada 00° 17 LS - 00° 39 “ LS dan 100° 19' BT - 100° 51 BT, dengan luas wilayah 1.336 Km² atau 133.600 Ha.  Daerah  ini  memiliki  tanah  yang  subur,  suhu  yang dingin sehingga menjadi wilayah agraris yang cocok untuk bercocok tanam dimana semua jenis tanaman sayur dapat ditanam dan mendapatkan hasil tanaman yang melimpah salah satunya tanaman tomat.
Tomat ( solanum lycopersicum ) merupakan sebagai sayur atau  buah  dengan  nilai  ekonomi  yang  tinggi [1] . Berdasarkan data Badan Pusat Statistik jumlah produksi tanaman  tomat  pada  daerah  ini  tahun  2015  sampai dengan 2017 mengalami penurunan sebesar 11,21% dari 15.366,4-ton menjadi 13.643,7 ton. Salah satu penyebab turunnya  jumlah  produksi  yaitu  adanya  hama  dan penyakit  yang  menyerang  tanaman.  Hal  ini  disebabkan ketidaktahuan  petani  terhadap  identifikasi  penyakit tanaman tomat menyebabkan mereka sering mengabaikan  hama  dan  penyakit  ini.  Selain  itu,  faktor
terbatasnya  jumlah  penyuluh  pertanian  lapangan  juga menjadi  salah  satu  penyebab  terlambatnya  penanganan hama  dan  penyakit  tanaman  tomat.  Perkembangan teknologi  semakin  pesat termasuk teknologi  kecerdasan buatan (artificial  intelligence – AI) .    Sistem  pakar  sebagai bagian  dari    AI  dimana  sistem  ini  mengambil pengetahuan  dari  ahli  (pakar)    ke  komputer,  sehingga komputer  dapat  mengatasi  masalah  seperti  yang dilakukan  pakar [2]. Dengan  memanfaatkan  teknologi berupa  pembangunan  sistem  pakar (expert  system) untuk membantu  menangani  masalah  diatas.  Sistem  pakar dibuat untuk membantu dalam menentukan penyakit dari gejala-gejala  yang  ada,  serta  menemukan  solusinya, sehingga  dapat  membantu  petani  dalam  menangani penyakit pada tomat.
Metode Certainty  Factor  (CF) merupakan  satu    dari banyak  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan penyakit,  di  mana  metode  ini  menunjukkan  keyakinan dalam  suatu  peristiwa  berupa  fakta  atau  hipotesis bersumber pada bukti atau kepakaran [2].
Terakreditasi SINTA Peringkat 5 Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 9
Penelitian ini bertujuan  untuk  menerapkan metode certainty  factor pada  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit tanaman tomat.

## 2. DASAR TEORI
Banyak  bidang  penelitian  sebelumnya  yang  telah menerapkan metode Certainty Factor . Diantaranya bidang pertanian,  penerapan  metode Certainty  Factor ini  telah mampu  melakukan  diagnosa  penyakit  tanaman  kakao dengan  akurasi  sebesar  85,7% [3] .  Selanjutnya  diagnosa penyakit  tanaman  tebu  menggunakan  metode  CF  ini dengan akurasi 94% [4 ]. Penelitian tentang  penggunaan metode Certainty  Factor telah  dapat  menganalisis kekurangan  zat  makanan  pada    tanaman  hidroponik dengan akurasi 94% [5] . Penelitian lainnya menggunakan metode CF untuk identifikasi penyakit tanaman lada telah menghasilkan akurasi sebesar 90,1 % secara time series [6] . Di bidang kesehatan, penelitian tentang dianosa penyakit mata  menggunakan  metode  CF  telah  menghasilkan tingkat  kepastian  tertinggi  sebesar  88,43%  untuk hipermetropi [7] .  Penelitian  lain  yang  memanfaatkan metode Certainty  Factor sudah  mampu  mengidentifikasi penyakit  estetika  kulit  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 86,67% [8 ].  Penelitian  lain  telah  dapat  mengidentifikasi adanya  zat  formalin  dan  boraks  dalam  makanan menggunakan  metode CF dengan  tingkat  keyakinan 58,99182% [9] . Selanjutnya  penggunaan metode Certainty Factor pada  deteksi    kerusakan  komputer  telah  mampu mendeteksi dengan persentase keberhasilan sebesar 75%
[10] . Penelitian lain penggunaan metode CF telah mampu mendiagnosa  kerusakan  laptop  dengan  akurasi  sebesar 91,66% [11] . Penelitian lain yang  menggunakan metode Certainty  Factor telah  mampu  mengidentifikasi  penyakit pink eye pada kambing sebesar 0,28 [12] .

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  berupa  program  komputer  yang berisikan hasil adopsi pengetahuan pakar atau ahli yang ditujukan untuk membantu menyelesaikan masalah yang membutuhkan  keahlian.  Sistem  pakar  mempunyai struktur yaitu  lingkungan pengembangan dan lingkungan konsultasi [2] .   Pengetahuan pakar dimasukkan ke dalam lingkungan  pengembangan    melalui  basis  pengetahuan dan  mesin  inferensi,  sedangkan    pengguna  dapat melakukan  konsultasi  ke  lingkungan  konsultasi  melalui user interface .

## B. Metode Certainty Factor (CF)
Certainty  Factor (CF) merupakan  metode  yang menunjukkan keyakinan dalam  sebuah peristiwa berupa fakta atau hipotesa bersumber pada bukti atau kepakaran. Nilai  CF  diklasifikasikan  menjadi  2,  yaitu  (1)  nilai  yang ditentukan oleh pakar sesuai dengan suatu aturan; (2) nilai yang  merepresentasikan  derajat  kepastian  terhadap fakta/gejala/keadaan yang diberikan oleh pengguna [2] . Pada sistem pakar  digunakan CF kombinasi, di mana terlebih dahulu dihitung CF untuk aturan gejala tunggal
menggunakan Rumus  1, selanjutnya  menghitung  CF untuk  gejala lebih dari satu dengan Rumus 2. Setelah itu menghitung  persentase  CF  terhadap  suatu  penyakit menggunakan Rumus 3.
𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 𝐶𝐹(𝑝𝑒𝑛𝑔𝑔𝑢𝑛𝑎) × 𝐶𝐹(𝑃𝑎𝑘𝑎𝑟) Rumus 1
𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹 𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐶𝐹 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 (1 − 𝐶𝐹 𝑙𝑎𝑚𝑎 ) Rumus 2 % 𝐶𝐹 = 𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 × 100%

## Rumus 3

## C. Penyakit Tanaman Tomat
Tomat merupakan salah satu tumbuhan dengan daur hidup  singkat.  Tinggi  tumbuhan  ini  dalam  rentang  1-3 meter. Tumbuhan yang biasa digunakan sebagai sayur dan buah  ini  mempunyai    warna  hijau,  kuning,  dan  merah. Pada penelitian ini digunakan 7 (tujuh) penyakit tanaman tomat,  di  mana  terdapat  penyakit  dengan  gejala  yang mirip [1][13] . Tabel  1 menunjukkan  daftar  penyakit tanaman tomat.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini dilaksanakan berdasarkan tahapan pada Gambar  1 .  Tahap  penelitian  pada Gambar  1 dapat dijelaskan sebagai berikut:

## A. Tahapan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang bertujuan untuk memperoleh data yang diperlukan yaitu data  gejala  dan  penyakit  tanaman  tomat,  serta pencegahannya.  Data  ini  didapatkan  dari  studi kepustakaan  berupa  literatur  dari  buku,  jurnal  ilmiah, sumber  lain  yang  terkait  dengan  topik.  Selain  itu  hasil wawancara dengan pakar seorang insinyur pertanian juga menjadi data yang penting dalam penelitian ini.
Gambar 1 . Tahap Penelitian
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Tabel 1 . Daftar Penyakit Tanaman Tomat No  Penyakit Gejala Solusi 1 Penyakit Layu Pucuk daun dan bagian bawah daun muda mendadak menguning; daun menggulung mengering kebawah, keriting dan rontok; terdapat bercak kecil bulat berair berwarna coklat pada batang dan daun Penyemprotan antibiotik pada bibit tanaman tomat, membersihkan gulma pada areal penanaman tomat, mencabut dan membakar tanaman yang terserang penyakit. 2 Kerak/ Bercak Bakteri Daun menggulung mengering kebawah, keriting dan rontok; terdapat bercak kecil bulat berair berwarna coklat pada batang dan daun; bercak mengering dan membentuk cekungan berwarna coklat ke abu-abuan. Lakukan penyiraman dengan air bersih, penyemprotan cairan insektisida dan fungisida. 3 Layu Fusarium Tangkai daun mendadak merunduk dan akhirnya tanaman menjadi layu secara keseluruhan;  pucatnya tulang-tulang daun-daun sebelah daun terutama daun-daun sebelah atas; daun tanaman cepat layu. Pemberian mulsa plastik transparan untuk menaikkan suhu, pencabutan tanaman yang layu kemudian dibakar, lakukan penyemprotan dengan fungisida. 4 Bercak Coklat Ujung tangkai buah bewarna coklat tua membentuk cekungan berdiameter 5-20 mm  dan diselimuti massa spora berwarna hitam; bercak yang timbul pada daun berwarna coklat akan berubah menjadi hitam; bunga yang terinfeksi penyakit tomat maka bunga akan gugur atau rontok. Perlu dilakukan perputaran tanaman tumpeng sari, lakukan penyiraman dengan air bersih, sekitar lokasi tanaman harus bebas dari gulma, lakukan penyemprotan dengan fungisida 5 Bercak Daun Septoria Daun menggulung mengering kebawah, keriting dan rontok; terdapat bercak kecil bulat berair berwarna coklat pada batang dan daun; bercak yang timbul pada daun berwarna coklat akan berubah menjadi hitam. Perlu dilakukan rotasi tanaman, menanam tanaman dengan famili berbeda, pilih bibit yang tahan hama penyakit (resisten), lakukan penyemprotan dengan fungisida. 6 Busuk Daun Terdapat bercak kecil bulat berair berwarna coklat pada batang dan daun; bercak yang timbul pada daun berwarna coklat akan berubah menjadi hitam; bercak yang terkena pada daun akan meluas keseluruh bagian hingga tangkai daun penyakit busuk daun ini menyerang pangkal daun. Perlu dilakukan rotasi tanaman, menanam tanaman dengan famili berbeda, pilih bibit yang tahan hama penyakit (resisten), lakukan penyemprotan dengan fungisida.
7 Busuk Buah Bercak membesar sampai membentuk lingkaran yang terpusat; bercak berwarna coklat tua dan bagian tengah mengalami keretakan; bercak cekung bulat pada buah berair bewarna coklat. Perlu dilakukan rotasi tanaman, menanam tanaman dengan famili berbeda, pilih bibit yang tahan hama penyakit (resisten), lakukan penyemprotan dengan fungisida.

## B. Tahapan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang bertujuan untuk memperoleh data yang diperlukan yaitu data  gejala  dan  penyakit  tanaman  tomat,  serta pencegahannya.  Data  ini  didapatkan  dari  studi kepustakaan  berupa  literatur  dari  buku,  jurnal  ilmiah, sumber  lain  yang  terkait  dengan  topik.  Selain  itu  hasil wawancara dengan pakar seorang insinyur pertanian juga menjadi data yang penting dalam penelitian ini.

## C. Tahapan Perancangan
Di  sini  dilakukan  perancangan  representasi pengetahuan  dan  perancangan  sistem  secara keseluruhan  berupa  rancangan  basis  data, input ,  dan output sistem.
D. Tahapan Penerapan Metode Certainty Factor
Pada  tahap  ini  metode Certainty  Factor digunakan dalam menghitung tingkat keyakinan  berdasarkan tabel- tabel yang dihasilkan pada tahap perancangan, yaitu tabel rule dan tabel nilai CF gejala penyakit tanaman tomat.

## E. Tahapan Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  ujicoba  kesiapan  sistem. Tujuannya  untuk  memeriksa  modul-modul  sistem  telah berjalan sesuai dengan rancangan. Sistem pakar diagnosis penyakit  tanaman  tomat    ini   dibangun  dengan database MYSQL dan  bahasa pemrograman PHP.

## F. Tahapan Pengujian
Pada  tahap  ini  pengujian  dilakukan  dengan  cara perbandingan hasil dari sistem dengan pakar. Tujuannya untuk  melihat  kesesuaian  antara  hasil  keluaran  sistem dengan pakar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan metode Certainty Factor untuk diagnosis penyakit  tanaman  tomat  dilakukan  dengan  alur  seperti pada Gambar  2 .  Di  sini  digunakan  data  7  penyakit tanaman tomat dengan 16 gejala. Alur Metode Certainty Factor tersebut yaitu:
A. Menentukan Rule (Gejala dan Penyakit)
Data  yang  diperoleh  dari  pakar  dan  referensi kemudian  disajikan  menggunakan  representasi rule (aturan).  Setiap  penyakit  terdiri  dari  beberapa  gejala. Hubungan  penyakit  dengan  gejala  ditunjukkan  pada Tabel 2.

## B. Menentukan Nilai CF untuk Gejala
Untuk  menentukan  penyakit  yang  dialami  oleh tanaman  tomat  menggunakan  metode  CF,  maka diperlukan  nilai  CF  yang  diperoleh  dari  pakar.  Nilai  ini akan digunakan pada perhitungan. Daftar nilai CF untuk masing-masing gejala ditunjukkan pada Tabel 3.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Gambar 2 . Alur Metode Certainty Factor
Tabel 2 . Rule Penyakit Tanaman Tomat Penyakit Gejala G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12 G13 G14 G15 G16 Penyakit Layu    Kerak/Bercak Bakteri    Layu Fusarium    Bercak Coklat    Bercak Daun Septoria    Busuk Daun     Busuk Buah    Tabel 3 . Daftar Nilai CF Gejala Penyakit Tanaman Tomat Kode Gejala Nama Gejala Nilai CF G1 Tangkai daun mendadak merunduk dan tanaman menjadi layu secara keseluruhan 0.9 G2 Pucuk daun dan bagian bawah daun muda mendadak menguning 0.9 G3 Daun menggulung mengering kebawah, keriting dan rontok 0.5 G4 Terdapat bercak-bercak kecil bulat berair berwarna coklat pada batang dan daun 0.5 G5 Bercak mengering dan membentuk cekungan berwarna coklat ke abu-abuan 0.9 G6 Ditandai pucatnya tulang-tulang daun-daun sebelah daun terutama daun-daun sebelah atas 0.7 G7 Daun tanaman cepat layu 0.7 G8 Pertumbuhan tanaman menjadi merana dan kerdil bahkan bila menyerang tanaman muda menyebabkan mati mendadak 0.9 G9 Bercak membesar sehingga membentuk lingkaran yang terpusat 0.7 G10 Bercak berwarna coklat tua dan bagian tengah mengalami keretakan 0.9 G11 Ujung tangkai buah bewarna coklat tua membentuk cekungan berdiameter 5-20 mm dan diselimuti massa spora berwarna hitam 0.7 G12 Bercak yang timbul pada daun berwarna coklat akan berubah menjadi hitam 0.5 G13 Bercak yang terkena pada daun akan meluas keseluruh bagian hingga tangkai daun 0.9 G14 Penyakit busuk daun ini menyerang pangkal daun 0.7 G15 Bercak cekung bulat pada buah berair bewarna coklat 0.9 G16 Bunga yang terinfeksi penyakit tomat maka bunga akan gugur atau rontok 0.9

## C. Perhitungan menggunakan Metode CF
Tahapan  berikutnya  menerapkan  metode Certainty Factor dalam mendiagnosis penyakit tanaman tomat.
Berikut contoh perhitungan nilai CF pada penyakit Layu (rule 1)
IF pucuk daun dan bagian bawah daun muda mendadak menguning (G2) AND Daun tanaman cepat layu (G3) AND daun  menggulung  mengering  kebawah,  keriting dan rontok (G7) THEN penyakit Layu (P1)
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 12
Nilai CF pakar untuk masing-masing gejala pada rule 1  adalah  G2=0,9;  G3=  0,5;  dan  G7=0,7.  Nilai  CF pengguna untuk masing-masing gejala terpilih bernilai 1.
Dengan  menggunakan Rumus  1 dihitung  CF  untuk masing-masing gejala terpilih.
𝐶𝐹 𝐺2 = 1 × 0,9 = 0,9 𝐶𝐹 𝐺3 = 1 × 0,5 = 0,5 𝐶𝐹 𝐺7 = 1 × 0,7 = 0,7
Selanjutnya  menghitung  CF kombinasi menggunakan Rumus 2 . 𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹 𝐺2 + 𝐶𝐹 𝐺3 (1 − 𝐶𝐹 𝐺2 ) = 0,9 + 0,5(1 − 0,9) = 0,9 + 0,5(0,1) = 0,9 + 0,05 = 0,95 = 𝐶𝐹 𝑙𝑎𝑚𝑎 𝐶𝐹 𝑘𝑜𝑚𝑏𝑖𝑛𝑎𝑠𝑖 = 𝐶𝐹 𝑙𝑎𝑚𝑎 + 𝐶𝐹 𝐺7 (1 − 𝐶𝐹 𝑙𝑎𝑚𝑎 )
= 0,95 + 0,7(1 − 0,95)
= 0,95 + 0,7(0,05)
= 0,95 + 0,035 = 0,985
Karena  gejala  yang  dipilih  hanya  3,  maka  CF kombinasi diperoleh  sebesar  0,985.  Kemudian  menghitung persentase CF menggunakan Rumus 3 . % 𝐶𝐹 = 0,985 × 100% = 98,5%
Dari perhitungan di atas, maka didiagnosis tanaman mengalami penyakit layu dengan tingkat keyakinan 98,5% berdasarkan  gejala-gejala  yang  telah  dipilih.  Hasil  yang didapatkan dengan gejala di atas adalah penyakit layu.
Sistem yang dibangun memiliki 2 hak akses, yaitu user dalam  hal  ini  petani  dan  admin.  Admin  bertugas mengelola  data  master  dan  data  konsultasi.  Petani memiliki hak akses untuk melakukan konsultasi dengan sistem melalui user interface . Konsultasi dilakukan dengan memilih  gejala  yang  dialami  oleh  tanaman  tomat, kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan metode certainty  factor berdasarkan  bobot  CF  yang diperoleh  dari  pakar  berdasarkan rule yang  ada  pada knowledge  base .  Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan berupa persentase kepastian suatu penyakit yang diderita oleh tanaman tersebut. Gambar 3 menunjukkan halaman utama sistem pakar.
Gambar 3 . Halaman Utama Sistem
Pada  halaman  utama  terdapat menu  halaman home , cara menggunakan aplikasi,  serta menu mulai konsultasi. Menu  cara  menggunakan  aplikasi  berisi  petunjuk  bagi pengguna dalam menggunakan aplikasi. Untuk memulai
konsultasi,  pengguna  memilih  menu  mulai  konsultasi. Pada halaman ini terdapat menu data gejala, data penyakit, dan  data  konsultasi. Gambar  5 menunjukkan  tampilan awal pengguna.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1 June 30, 2022 – Hal. 13
Pengguna dapat melakukan konsultasi pada halaman konsultasi.  Di  sini  pengguna diharuskan  menginputkan nama dan alamat. Gambar 6 menunjukkan halaman data konsultasi.  Mengawali  konsultasi,  pengguna  melakukan pemilihan gejala yang sesuai dengan kondisi tanamannya,
setelah memilih gejala maka pengguna dapat memilih cek hasil  konsultasi  untuk  melihat  penyakit  dari  hasil konsultasi.  Hasil  konsultasi  berdasarkan  gejala  yang dipilih  kemudian  didiagnosis  menggunakan  metode Certainty Factor . Gambar 7 menunjukkan hasil diagnosis.
Gambar 6 . Halaman Konsultasi Pengguna
Gambar 7 . Halaman Hasil Data Konsultasi
Langkah  berikutnya  melakukan  pengujian  kinerja sistem  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil diagnosa  sesuai  dengan rule masing-masing  penyakit menggunakan perhitungan manual dan  sistem. Hasil ini menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  antara  perhitungan manual  dengan  sistem. Tabel  4 menunjukkan  hasil
perhitungan  nilai  CF  berdasarkan  perhitungan  manual dan sistem.
Untuk  mengetahui  keakuratan  sistem  pakar  yang dibangun dilakukan pengujian hasil diagnosis 25 data uji dari sistem dengan pakarnya. Hasil pengujian ditampilkan pada Tabel 5.  = Valid;  = Tidak Valid Tabel 4. Hasil Pengujian Perhitungan Nilai CF Sesuai Rule Secara Manual dan Sistem No  Penyakit Gejala Nilai CF (%) Manual  Sistem 1 Penyakit Layu G2 & G3 &G7 98,5 98,5 2 Kerak/Bercak bakteri  G3 & G4 & G5 97,5 97,5 3 Layu Fusarium G1 & G6& G8 99,7 99,7 4 Bercak Coklat G11 & G12& G16 98,5 98,5 5 Bercak Daun Septoria  G3 & G4 & G12 87,5 87,5 6 Busuk Daun G4 & G12 & G13 & G14  99,25 99,25 7 Busuk Buah G9 & G10 & G15 99,7 99,7
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
Tabel 5 . Hasil Pengujian Konsultasi Pengguna dan Validasi Pakar Data Uji Gejala Sistem Validasi Penyakit Nilai CF Pakar 1 G11 & G12 Bercak Coklat 85%  2 G3 & G4 & G5 Kerak Bakteri/ Bercak Bakteri 97.5%  3 G2 & G3 & G7 Penyakit Layu 98.5%  4 G12 & G16 Bercak Coklat 95%  5 G12 & G13 Bercak Daun Septoria 95%  6 G2 & G3 & G4 Penyakit Layu 75%  7 G11 & G12 & G13 Bercak Coklat 95%  8 G1 & G6 Layu Fusarium 97%  9 G2 & G3 & G5 Penyakit Layu 75%  10 G4 & G5 Kerak Bakteri/Bercak Bakteri 95%  11 G12 & G13 & G14 & G15  Busuk Daun 99.7%  12 G6 & G8 & G9 & G10 Layu Fusarium 97%  13 G2 & G3 & G6 & G8 Penyakit Layu 97%  14 G12 & G13 & G14 Busuk Daun 98.5%  15 G11 & G12 & G15 Bercak Coklat 95%  16 G6 & G8 & G9 Layu Fusarium 97%  17 G3 & G5 & G6 Kerak Bakteri/Bercak Bakteri 97%  18 G12 & G13 & G14 Busuk Daun 98.5%  19 G9 & G10 Busuk Buah 97%  20 G2 & G3 Penyakit Layu 95%  21 G4 & G9 & G10 Busuk Buah 97%  22 G1 & G6 & G8 Layu Fusarium 99.7%  23 G11 & G12 Bercak Coklat 85%  24 G1 & G2 & G3 Penyakit Layu 95%  25 G6 & G8 & G9 Layu Fusarium 97% 
Untuk menentukan akurasi menggunakan Rumus 4 .
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 × 100%
Rumus 4
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 22 25 × 100% = 88%
Tabel  5 menunjukkan  25  data  uji  pengguna  sistem yang  telah  melakukan  konsultasi.  Kemudian  pakar melakukan  validasi  terhadap  hasil  yang  diperoleh  dari sistem  berdasarkan  gejala  yang  dipilih  oleh  pengguna. Dari tabel diatas terdapat 22 hasil dari sistem yang valid artinya  hasil  diagnosis  sistem  sesuai  dengan  pakar. Sedangkan  hasil  yang  tidak  valid  ada  3.  Sehingga berdasarkan  rumus  nilai  akurasi,  maka  diperoleh kesesuaian hasil diagnosis sistem dengan pakar sebesar 88 %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  telah  dapat mendiagnosis penyakit tanaman tomat dengan baik.

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  diperoleh  kesimpulan  bahwa  hasil penelitian berbentuk sistem pakar mampu mendiagnosis penyakit tanaman tomat. Sistem ini bisa digunakan oleh petani  untuk  melakukan  diagnosis  awal  penyakit  yang dialami oleh tanaman tomat, sehingga dapat membantu dalam menjaga produktivitas tanaman tomat.

## Daftar Pustaka
[1]  H. Semangun, Penyakit-penyakit tanaman hortikultura di Indonesia . Gadjah Mada University Press, 1989.
[2] V. Sutojo, “T; Mulyanto, Edi; Suhartono,” Kecerdasan Buatan , 2011.
[3]  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, pp. 26 – 31, 2020.
[4] R. Hariyanto and K. Sa’diyah, “Si stem Pakar Diagnosis Penyakit dan Hama Pada Tanaman Tebu Menggunakan Metode Certainty Factor,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 29 – 32, 2018.
[5]  Y. K. Febrina, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam Menganalisis D efisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 203 – 208, 2021.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 1
[6] B. Muslimin and P. Sugiartawan, “ Implementasi Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit Tanaman Lada ,”
SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 195 – 201, 2021.
[7] M. Oktaviansyah, R. Tamara, and I. Fitri, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Menerapkan Metode Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, pp. 645 – 654, 2022.
[8] S. Chandra, Y. Yunus, and S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor untuk Estetika Kulit Wanita dalam Menjaga Kesehatan,” J. Inf. dan Teknol. , pp. 105 – 111, 2020.
[9]  H. T. Sihotang, F. Riandari, P. Buulolo, and H. Husain, “Sistem Pakar untuk Identifikasi Kandungan Formalin dan Boraks pada Makanan dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,”
MATRIK J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 63 – 74, 2021.
[10]  R. T. Aldisa and S . Salsabila, “Penggunaan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Deteksi Kerusakan Perangkat Keras (Hardware) Komputer di Laboratorium Berbasis Android,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 314 – 323, 2022.
[11]  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, pp. 98 – 103, 2020.
[12]  M. S. Lauryn, A. Saparudin, and M. Ibrohim, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Hewan Ternak Kambing Dengan Metode Certainty Factor (Cf),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 18 – 23,
2021.
[13]  I. B. Cahyono, Tomat, Usaha Tani dan Penanganan Pasca Panen . Kanisius, 2008.