Tanaman kubis merupakan tanaman yang sering mudah ditemui di indonesia. kubis umumnya dijadikan salah satu sayuran yang banyak dikonsumsi oleh masyarakat indonesia. salah satu lahan pertanian kubis di indonesia adalah di kabupaten semarang khusunya di kecamatan sumowono dan sekitarnya.
Menurut data statistik kabupaten semarang tahun 2020, produksi untuk sayuran kubis pada tahun 2019 memiliki jumlah 243.533 Kw dan hal tersebut menjadikan sayuran kubis menempati urutan ketiga terbanyak untuk sayuran yang diproduksi di Kabupaten Semarang. Tak jarang tanaman kubis mengalami kendala seperti terserang penyakit dan hama yang dapat merugikan petani. Oleh karena itu, penulis melakukan penelitian terkait penanggulangan atas masalah yang terjadi.
Solusi dari permasalahan tersebut ialah dengan melakukan penelitian berkaitan tentang aplikasi sistem pakar berbasis Android yang menggunakan metode Dempster Shafer sebagai penentuan penyakit dan hama tanaman kubis dari tiap gejala agar didapatkan kesimpulan dengan akurat melalui perhitungan matematika yang kuat. Setelah dilakukan pengujian pada 10 data, maka didapatkan hasil akurasi menggunakan Dempster Shafer sebesar 100% dan pengujian aplikasi melalui blackbox testing yang dapat bekerja secara benar sesuai ketentuan.

abbage plant is a plant that often easily found in ndonesia. Cabbage is generally used as a vegetable that common consumed by Indonesian people.
One of the cabbage farms in Indonesia is in the district of Semarang, especially in the Sumowono district and its surroundings. According to Semarang district statistics in 2020, production for cabbage vegetables in 2019 amounted to 243,533 Kw and this makes cabbage vegetables rank as the third largest for vegetables produced in Semarang Regency. It is not uncommon for the cabbage plant to experience problems such as diseases and pests that can harm farmers.
Therefore, the authors conducted research related to the prevention of problems that occurred. The solution to this problem is to conduct research related to an Android-based expert system application that uses the Dempster Shafer method as a determination of the facts of each symptom in order to obtain conclusions accurately through strong mathematical calculations. After testing 10 data, the
accuracy results were obtained using a Dempster Shafer of 100% and application testing through BlackBox testing that can work according to the provisions.