Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Jeruk Nipis Dengan Kombinasi Metode Teorema Bayes Dan Certainty Factor

Abstract

Jeruk nipis (Citrus aurantifolia), tanaman asli Asia Tenggara, dikenal luas sebagai bahan pelezat makanan. Namun, tantangan dalam mendiagnosis penyakit pada jeruk nipis sering terjadi karena gejala penyakit yang mirip satu sama lain dan keterbatasan pengetahuan petani. Kesalahan diagnosis dapat memperparah kondisi tanaman dan mengakibatkan kerugian ekonomi signifikan. Oleh karena itu, pengembangan metode yang dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam diagnosis penyakit sangat diperlukan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman jeruk nipis dengan menggunakan kombinasi metode Teorema Bayes dan Certainty Factor. Teorema Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas penyakit berdasarkan gejala yang diamati, sementara Certainty Factor menangani ketidakpastian dan memperhitungkan tingkat keyakinan ahli dalam diagnosis. Kombinasi metode ini diharapkan dapat memberikan hasil diagnosis yang lebih akurat dan membantu petani dalam menangani penyakit secara efektif Pengembangan sistem pakar ini berpotensi memberikan solusi komprehensif dalam mendiagnosis penyakit pada jeruk nipis. Dengan mengintegrasikan metode Teorema Bayes dan Certainty Factor, sistem ini mampu meningkatkan akurasi diagnosis dan memberikan rekomendasi yang lebih tepat bagi petani. Penelitian ini juga menyumbang pada basis data penyakit tanaman dan metode diagnosis, sehingga dapat mendukung peningkatan produktivitas pertanian di Indonesia. Berdasarkan evaluasi sistem, aplikasi ini diharapkan menjadi alat bantu yang efektif dalam mengidentifikasi dan menangani penyakit pada tanaman jeruk nipis.