Implementasi Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi

Rohmah, Evi Miftahul (2026) Implementasi Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Tanaman Kopi. Diploma thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Ringkasan) Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (611kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (600kB)
	Text (Laporan Lengkap) Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan teknologi informasi membuka peluang besar dalam mendukung sektor pertanian, salah satunya melalui penerapan sistem pakar berbasis web. Penelitian ini mengembangkan aplikasi CekKopi, sebuah sistem pakar untuk mendiagnosa hama dan penyakit pada tanaman kopi menggunakan metode Certainty Factor (CF). Sistem ini ditujukan bagi tanaman kopi yang telah memasuki usia produktif, yaitu antara 15 hingga 24 bulan, dan dibangun menggunakan framework Laravel dengan database MySQL. Basis pengetahuan sistem mencakup 17 jenis hama dan penyakit, 65 gejala klinis tanaman, serta 70 rule inferensi yang masing-masing dilengkapi nilai Measure of Belief (MB) dan Measure of Disbelief (MD). Keempat jenis solusi pengendalian meliputi pengendalian kimiawi, biologis, mekanis, dan kulturis terintegrasi langsung dalam data master penyakit. Proses diagnosa dilakukan dengan mengombinasikan nilai CF berdasarkan gejala yang dipilih pengguna, menghasilkan persentase kepercayaan sebagai dasar rekomendasi. Sebagai contoh, diagnosa Kutu Hijau (HP004) menghasilkan nilai CF sebesar 0,9402 (94,02%), sedangkan Wereng (HP005) menghasilkan nilai CF sebesar 0,774 (77,40%). Sistem ini dirancang dengan tiga tingkatan akses pengguna, yaitu Super Admin, Admin, dan User (petani). Fitur yang tersedia meliputi manajemen data penyakit, gejala, rule basis, artikel budidaya, artikel hama dan penyakit, riwayat diagnosa, serta halaman profil pengguna. Basis pengetahuan dikembangkan bersama pakar di bidang pertanian, yaitu Devina Cinantya Anindita, S.P., M.Si., dosen Jurusan Produksi Pertanian yang turut terlibat dalam proses validasi akurasi sistem. Pengujian sistem dilakukan melalui tiga tahap. Pertama, pengujian Black Box Testing melibatkan 30 responden dengan 63 skenario uji yang mencakup fungsionalitas halaman umum, tampilan admin, dan tampilan user seluruh skenario menunjukkan hasil sesuai harapan. Kedua, pengujian akurasi dilakukan bersama pakar untuk memvalidasi kesesuaian hasil diagnosa sistem dengan diagnosis manual. Ketiga, pengujian User Acceptance Testing (UAT) dilakukan terhadap 15 petani kopi sebagai pengguna akhir menggunakan 8 pertanyaan dengan skala Likert 1–5, menghasilkan skor rata-rata 89,5% yang masuk dalam kategori Sangat Baik. Tahap pemeliharaan sistem dilaksanakan pada Mei hingga Juni 2026 dan tidak ditemukan masalah berarti berdasarkan hasil kuesioner. Penelitian ini diharapkan mampu memberikan kontribusi nyata bagi petani kopi dalam mendeteksi masalah tanaman secara mandiri, cepat, dan akurat tanpa harus selalu bergantung pada tenaga ahli pertanian. Ke depannya, sistem CekKopi berpotensi dikembangkan lebih lanjut dengan integrasi teknologi deep learning berbasis foto tanaman, pembaruan basis pengetahuan secara berkala, serta penambahan fitur notifikasi untuk mendukung pemantauan kondisi tanaman secara proaktif.

Actions (login required)

View Item