## SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT TANAMAN KEDELAI MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DENGAN CERTAINTY FACTOR
Ratih Noviana Wahidah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang ratihnovianawahidah@gmail.com

## ABSTRAK
Tanaman  kedelai  merupakan  salah  satu  tanaman  kacang-kacangan  yang  tergolong  penting  serta  memiliki pengaruh  terhadap  perekonomian  negara.  Kebutuhan  kedelai  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya,  akan tetapi  kurang  didukung  dengan  peningkatan  produksi  kedelai  dalam  negeri,  sehingga  menyebabkan  impor kedelai  pun  meningkat.  Namun  dalam  perkembangannya  keterbatasan  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan kendala  produksi  kedelai  dan  keberadaan  penyakit  kedelai  sangat  diperlukan  untuk  peningkatan  produksi kedelai.
Dalam penelitian  ini dibuat sebuah sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kedelai menggunakan metode forward  chaining  dengan  certainty  factor.  Dimana  forward  chaining  sebagai  alur  program  dan  certainty  factor sebagai  keakuratan  nilai  kepastian  dari  proses  diagnosa  ynag  dilakukan.  Dimana  pada  aplikasi  ini  terdapat  13 penyakit dan 59 gejala yang ada pada tanaman kedelai.
Hasil penelitian yang dilakukan dari proses pengujian keakuratan metode dengan hasil rata-rata error yang dihasilkan  0.8%  dan  nilai  error  tertinggi  sebesar  0.27%.  Sedangkan  dari  proses  pengujian  fungsional  pada internet explorer, mozila firefox, opera  dan google chrome berjalan 100% sesuai dengan fungsinya. Output dari aplikasi ini adalah dapat membantu mendiagnosa gejala yang terdapat pada tanaman kedelai.
Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining, Certainty Factor, Diagnosa Penyakit Tanaman Kedelai, Website
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kedelai  ( Glycine  max )  merupakan  salah  satu jenis  tanaman  kekacangan  semusim.  Meskipun produksi  kedelai  terutama  berada  di  daerah  sedang, seperti  Brazilia  yang  merupakan  salah  satu  produsen kedelai  utama,  tentu  tidak  menutup  kemungkinan produksi  yang  sangat  besar  dilakukan  di  daerah tropika,  seperti  Indonesia.  Kedelai  menjadi  tanaman penghasil bahan makanan penting, di beberapa negara Asia,  baik  sebagai  pakan  ternak,  penghasil  minyak, maupun  penyubur  tanah.  Namun  ada  beberapa  jenis penyakit pada tanaman kedelai yang harus diketahui. Penyakit  pada  tanamn  kedelai  dapat  dibedakan menjadi  dua  kelompok  besar  yaitu  penyakit  biotik dan  abiotik.  Usaha  terbaik  untuk  menangulangi penyakit  tanaman  kedelai  dengan  cara  pemantauan, varietas  tahan  penyakit,  pengendalian  penyakit dengan budidaya, serta pengendalian secara mekanis, hayati,  nabati  dan  secara  kimia(Soesanto,  2015). Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  kedelai  merupakan tanaman yang harus ditingkatkan produksinya karena mengingatpentingnya tanaman ini.
Sistem  pakar  hanya  diketahui  oleh  seorang pakar  dan  para  ahli  dari  bidang  nya.  Para  petani awam  dan  petani  yang  berada  pada  daerah  pelosok belum  memahami  penyakit  yang  dialami  oleh tanaman  kedelai.  Petani  hanya  mengetahui  penyakit yang  dialami  oleh  tanaman  kedelai  dikarenakan serangan  serangga,  jamur,  dan  cuaca.  Sehingga  para petani  selalu  menyemprotkan  tanaman  kedelai
dengan  insektisida.  Tetapi  dengan  menyemprotkan 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 kedelai, pemupukan,  pengobatan  tanaman,  dan  perawatan tanaman.
Metode  pada  sistem  pakar  sangat  penting untuk  mendiagnosa  penyakit.  Dengan  mendiagnosa gejala masing-masing tanaman yaitu kedelai, mencocokkannya  dengan  aturan  yang  ada,  dan menghasilkan diagnosis berdasarkan basis pengetahuan.  Pada  sistem  pakar  terdapat  banyak metode  yaitu forward  chaining,  backward  chaining . Peneliti menggunakan metode forward chaining . Dengan menggunakan sistem pakar diharapkan  dapat  mempercepat  dalam  mendiagnosa suatu jenis penyakit tanaman  kedelai, sehingga dapat dengan  mudah  diketahui  jenis  penyakit  yang  sedang menjangkit tersebut. Dari uraian di atas, maka penulis tertarik  untuk  membangun  sebuah  aplikasi sistem pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  kedelai  dimana aplikasi tersebut  diharapkan  dapat membantu memberikan solusi alternatif untuk para petani dalam menangani  gejala  awal  penyakit  pada  kedelai.  Oleh sebab  itu,  penulis  akan  menciptakan  suatu  aplikasi berbasis website yang dapat  menjawab permasalahan tersebut dengan basis website .

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarka  latar  belakang  yang  telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  penulis  akan merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  yaitu bagaimana mengimplementasikan sistem pakar untuk mendignosa  penyakit  tanaman  kedelai  mengunakan forward chaining dengan certainty factor menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL sebagai database server.

## 1.3 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan- batasan masalah itu antara lain :
1. Sistem  yang  di  bangun  ini  mempunyai  13 penyakit tanaman kedelai yaitu karat daun, bisul bakteri,  antroknose,  downy  mildew,  target  spot, rebah  kecambah,  busuk  daun,  batang  dan polong,  hawar  batang,  virus  mozaik,  kahat nitrogen (N), kahat fosfor (P), kahat kalium (K), kahat kalsium (Ca), dan kahat magnesium (Mg).
2. Sistem  yang  dibangun  ini  menggunakan    59 gejala untuk mendiagnosa 13 penyakit  yang ada pada tanaman kedelai.
3. Sistem  ini  menggunakan  metode Certainty Factor dan  dibangun  menggunakan Forward Chaining.
4. Sistem dibuat dengan bahasa pemrograman PHP dan Database MySQL.

## 1.4 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari pembuatan aplikasi ini yaitu bagaimana mengimplementasikan sistem pakar untuk mendignosa  penyakit  tanaman  kedelai  mengunakan forward chaining dengan certainty factor menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL sebagai database serve.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem pakar peyakit tanaman kedelai akan lebih efektif  dan  efisien  dengan  komputerisasi  yang  tepat. Sistem  pakar  peyakit  tanaman  kedelai  mampu memberikan  kecepatan  hasil  diagnosa,  pengolahan data  yang  akurat,  sehingga  data bisa  langsung digunakan  dan  mengetahui  hasil  dari  diagnosa penyakit  tanmana  kedelai  dari  beberapa  gejala  yang diinputkan.
Sistem  pakar  peyakit  tanaman  kedelai  ini sebelumya  sudah  banyak  dibuat,  tetapi  tempat  dan program  aplikasinya  yang  di  gunakan  berbeda-beda. Adapun  sistem  informasi  yang  berkaitan  dengan penjualan  dan  pembelian  yang  pernah  dibuat  adalah sebagai berikut :
Harto  (2013)  Judul  penelitian  ini  adalah perancangan  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit pada tanaman semangka dengan
menggunakan  metode certainty  factor. Dalam penelitian  ini  sistem  yang  dibuat  mampu  dalam menginputkan,  mengubah,  serta  menhapus  data  atau menampilkan data gejala, data penyakit. Namun pada penelitian ini menggunakan 2 penyakit dan 11 gejala yang dirasa kurang sehingga perlu adanya penambahan  data  berupa  penyakit  maupun  gejala agar  hasil  diagnosa  yang  dihasilkan  lebih  akurat  dan dapat  diterapkan  pada  diagosa  penyakit  tanaman kedelai.
Roja  (2012)  Judul  penelitian  ini  adalah  rancang bangun  program  aplikasi  sistem  pakar  untuk diagnosis  hama  utama  kedelai.  Dalam  penelitian  ini sistem  yang  dibuat  mampu  dalam  menginputkan, mengubah,  serta  menhapus  data  atau  menampilkan data  gejala,  data  penyakit.  Namun  masih  perlu dilakukan  perbaikan  dan  penambahan  data  dalam mendiagnosis hama utama pada tanaman kedelai serta pengembangan  aplikasi  ini  menjadi  berbasis  website atau  bahkan  android  karena  aplikasi  ini  masih berbasis dekstop.
Pratama  (2013)  Judul  penelitian  ini  adalah rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk menentukan  penyakit  pada  tanaman  kedelai.  Dalam penelitian  ini  sistem  yang  dibuat  mampu  dalam menginputkan  data,  mengubah  data  serta  menghapus data yang ada pada admin. Namun pada penelitian ini belum  ada  bukti  keakuratan  sistem  agar  data  lebih bisa  dipertimbangkan  hasilnya  dan  juga  pada  sistem ini  menggunakan  9  jenis  penyakit  tanaman  kedelai yang dirasa kurang lengkap.
Destarianto  (2013)  Judul  penelitian  ini  adalah perancangan  sistem  pakar  untuk  mengindentifikasi penyakit pada tanaman semangka dengan menggunakan  metode certainty  factor .  Dalam penelitian  ini  sistem  yang  dibuat  mampu  dalam menginputkan  data,  mengubah  data  serta  menghapus data  yang  ada  pada  admin.  Pada  sistem  ini  sudah cukup  akurat  dengan  adanya certainty  factor untuk memastikan tingkat  kepastiannya  namun pada sistem ini hanya ada dua penyakit jadi perlu dipertimbangkan untuk menambahkan jenis penyakitnya  serta  juga  dalam  tampilan  bisa ditambahkan perincian misalnya langkah penanganan dan disertai gambar.
Dalam  tinjauan  pustaka  yang  telah  di  lakukan banyaknya  penelitian-penelitian  mahasiswa  akan sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kedelai yang kurang  akurat  maka  sistem  pakar  diagnosa  penyakit kedelai  yang  akan  dibangun  dalam  penelitian  ini adalah  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman kedelai  menggunakan  metode forward  chaining dengan berbasis web.

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  ynag  digunakan adalah sebagai berikut :
3.1 Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dipelajari  literature  dan perencanaan  serta  konsep  awal  untuk  membentuk
program  yang  akan  dibuat  yaitu  didapat  dari  pakar, referensi  buku,  internet,  maupun  sumber-sumber yang lain.

## 3.2 Pengumpulan Data dan Analisis
Pada  tahap  ini  adalah  proses  pengumpulan  data yang  dibutuhkan  untuk  pembuatan  program,  serta melakukan  analisa  atau  pengamatan  pada  data  yang sudah  terkumpul  untuk  selanjutnya  diolah  lebih lanjut.

## 3.3 Analisis dan Perancangan Sistem
3.3.1 Perancangan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Kedelai
Menggunakan  Metode Forward  Chaining  dengan Certainty Factor
Pada Gambar 1 berikut ini merupakan Flowchart sistem  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tanaman Kedelai.
START
Pilih Gejala
Penyakit Tanaman Kedelai Diagnosa sesuai Gejala Penyakit Tanaman Kedelai Perhitungan Menggunakan Certainty Factor Hasil Diagnosa, Nilai CF Ulang END Tidak Ya
Gambar 1. Flowchart Sistem Pakar
Pada Gambar 2 ini merupakan Flowchart Perhitungan Certainty  Factor  yang ada  pada Sistem Pakar Diagnosa Tanaman Kedelai.
START Pilih gejala tanaman kedelai Pencarian gejala tanaman kedelai 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 TIDAK
Gambar 2. Flowchart Cetainty Factor

## 3.2.2 Bagan Struktur Menu Aplikasi
Bagan  struktur  menu  menggambarkan  menu yang dapat diakses oleh user dan admin Pada Gambar 3 ditampilkan struktur menu untuk user .
Website Sistem Pakar Menu Admin Kelola Aturan Gejala Kelola Penyakit Kelola Gejala Kelola Admin
Gambar 3.  Struktur menu user
Pada Gambar 4 ditampilkan perancangan struktur menu untuk admin.
Website Sistem Pakar Diagnosa Hasil Konsultasi Pilih Gejala Home About Sousi Info Kedelai Penyakit Kedelai Kedelai Pengolahan Tanah Pemilihan Bibit Cara Penanaman Gambar 4.  Struktur menu admin

## 3.2.3 Data Flow Diagram
1. DFD Level 0
Pada Gambar 5 menunjukkan DFD level 0 yang merupakan  gambaran  dasar  dari  sistem  yang  akan dibangun  dimana  dalam  sistem  ini  terdapat  2  entitas yaitu user dan admin.
USER (PETANI)
0 SISTEM PAKAR ADMIN (PAKAR) Gejala yang dialami Hasil Diagnosa & Solusi Data Relasi Data Gejala Hasil Diagnosa & Solusi Data Penyakit Gambar 5.  DFD level 0
2. DFD Level 1
Pada  Gambar  6  merupakan  DFD  level  1  ini memiliki  2  proses  yaitu  proses  manajemen  data  dan diagnosa. Proses-proses tersebut saling berhubungan.
1 Manajemen Data 2 Diagnosa ADMIN (Pakar) USER (Petani) TB_Gejala TB_Penyakit TB_Relasi Data Gejala Data Gejala Data Penyakit Data Penyakit Data Relasi Data Relasi Data Gejala Data Penyakit Data Relasi Hasil Diagnosa Gejala yang dialami Status Tambah Data Status Ubah Data Status Hapus Data Data Relasi Data Penyakit Data Gejala DFD Level 1 Gambar 6.  DFD level 1 3.2.4 Flowchart User
1. Flowchart User
Pada  Gambar  7  berikut  ini  merupakan flowchart user .
START HOME INFO KEDELAI DIAGNOSA KONTAK END TAMPILAN HOME KEDELAI INPUT DATA GEJALA TAMPILAN KONTAK HASIL DIAGN OSA TAMPILAN SOLUSI PENYAKIT KEDELAI PENGOLAHAN TANAH
PEMILIHAN BIBIT CARA PENANAMAN METODE CF T T T T Y Y Y Y Gambar 7. Flowchart user
2.
Flowchart Admin
Pada  Gambar  8  berikut  ini  merupakan flowchart admin.
START HOME ADMIN DATA GEJALA DATA PENYAKIT ATURAN DIAGNOSA END TAMPILAN HOME TAMPILAN DATA
GEJALA TAMPILAN DATA
PENYAKIT TAMPILAN ATURAN DIAGNOSA T T T Y Y Y Y DATA ADMIN TAMPILAN DATA ADMIN Y T T TAMBAH DATA GEJALA UBAH DATA
GEJALA HAPUS DATA GEJALA TAMBAH DATA PENYAKIT UBAH DATA PENYAKIT HAPUS DATA PENYAKIT TAMBAH ATURAN DIAGNOSA UBAH ATURAN DIAGNOSA HAPUS ATURAN DIAGNOSA UBAH DATA ADMIN
Gambar 8. Flowchart Admin

## 3.4 Pembuatan Program
Setelah  tahap  perancangan  sistem  maka  tahap selanjutnya  adalah  pembuatan  program.  Pada  tahap ini  sistem  yang  sebelumnya  telah  dibuat  akan diterapkan  pada  program  yang  akan  dibuat. Pembuatan  program  ini  menggunakan  pemrograman PHP dan  menggunakan certainty  factor sebagai metode penalaran pada program ini.

## 3.5    Uji Coba Program
Setelah  program  selesai  dibuat  maka  dilakukan pengujian  program untuk mengetahui  apakah program  tersebut  telah  bekerja  dengan  benar  dan sesuai dengan sistem yang dibuat.

## 3.6    Pembuatan Kesimpulan
Pada  tahap  akhir  ini  adalah  pembuatan kesimpulan  atau  ringkasan  dari  skripsi  ini  dan kesimpulan tentang program yang telah dibuat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  persiapan  selesai  disusun  dan  program aplikasi  juga  telah  dibangun,  maka  tahap  selanjutnya adalah menguji coba aplikasi yang sudah dibangun.

## 4.1.  Halaman Utama Web User
Halaman  utama  ini  merupakan  tampilan  awal ketika  pengunjung  ( user) mengunjungi  web  sistem pakar tanaman kedelai. Menu yang ada pada web ini seperti Home ,  Info  Kedelai,  Diagnosa  dan  Tentang. Dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Utama

## 1.2 Halaman Info Kedelai
Halaman  Info  Kedelai  merupakan  menu dropdown  berisikan  deskripsi  kedelai,  penyakit kedelai,  pengolahan  tanah,  pemilihan  bibit,  dan  cara penanaman kedelai Dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Info Kedelai.

## 1.3 Halaman Diagnosa
Halaman  Diagnosa  merupakan  sekumpulan gejala yang akan dipilih oleh user sesuai dengan data yang  dimiliki  oleh user .  Dapat  dilihat  pada  Gambar 11
Gambar 11. Halaman Diagnosa

## 1.4 Halaman Hasil diagnosa
Halaman  Hasil  Diagnosa  merupakan  hasil diagnosa dari data gejala yang telah dipilih oleh user . Dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Halaman Hasil Diagnosa

## 1.5 Halaman Detail Solusi
Halaman  Detail  Solusi  merupakan  tampilan tentang  hasil  dari  penyakit  yang  telah  di  diagnosa. Dapat dilihat pada Gambar 13.
Ga mbar 13. Halaman Detail Solusi

## 4.6   Halaman Awal Admin
Pada  halaman  awal  admin,  maka  akan  ada beberapa  pilihan  data  yang  bisa  di  ubah,  di tambahkan  serta  di  hapus,  yaitu  data  gejala,  data penyakit,  aturan  diagnosa  dan  data  admin.  seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Halaman Awal Admin

## 4.7    Halaman Admin Data Gejala
Pada  halaman  ini  admin  bisa  mengubaht  data gejala,  menghapus  data  gejala  serta  menambahkan data gejala. seperti pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Admin Data Gejala

## 4.8    Halaman Admin Data Aturan
Halaman  ini  merupakan  halaman  admin  yang bisa  digunakan  oleh  admin  untuk  mengubah  aturan, menghapus  aturan  serta  menambahkan  aturan.  Dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Halaman Admin Data Aturan
4.9      Pengujian  Perhitungan  Metode Certainty Factor
Berdasarkan  penilaian  diagnosa  sesuai  gejala yang ada, maka dapat diperoleh data sebagai berikut.

## CASE 1
Gejala : 1.  Daun  berwarna  hijau  pucat  pada  tanaman muda (G22)
Hasil analisis system : 0.6
Hasil perhitungan : *CF : MB - MD = 0.8 - 0.2 = 0.6

## CASE 2
Gejala : 1.  Daun  Berwarna  Hijau  Pucat  pada  Tanaman Muda (G22)
2. Daun Menjadi Keras (G25)
3. Daun Mengering (G31) Hasil analisis system : 0.2
Hasil perhitungan : *CF : MB – MD =0.93 – 0.88 = 0.05

## CASE 3
Gejala : 1. Timbul  Bercak  Putih  Kekuningan  pada  Daun (G012) 2. Daun Menjadi Kaku (G013) Hasil analisis system : 0.4
Hasil perhitungan : *CF : MB – MD =0.92 – 0.52 = 0.4
Tabel 1. Pengujian Perhitungan Metode
Case  Sistem  Perhitungan  %error 1. 0.6 0.6 0.6 - 0.6 / 0.6*100% = 0% 2. 0.2 0.05 0.05-0.2 / 0.2*100% = 0,8% 3. 0.4 0.4 0.4-0.4 / 0.4*100% = 0% Rata-rata error 0.27 %
Pada  pengujian  sistem  yang  dilakukan  untuk menguji  keakuratan  perhitungan  sistem  dan  analisis perhitungan  didapatkan nilai  prosentase  error tertinggi 0,8% dan rata-rata eror sebesar 0,27%.

## 4.10  Pengujian Tampilan Menu Website
Pada tahap pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan  4 browser yaitu  Google  Chrome, Mozilla  Firefox,  Opera    dan  Internet  Explorer. pengujian ini dilakukan untuk mengetahui fungsional aplikasi  berbasis  web.  hasil  pengujian  ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Tampilan Menu Website Akses Fungsi IE MF O GC Admin Dapat melakukan login
untuk mengakses halaman admin. Dapat menampilkan data gejala Dapat melakukan tambah, edit dan hapus data gejala Dapat menampilkan data penyakit Dapat melakukan tambah, ubah dan hapus data penyakit Dapat menampilkan data aturan/relasi Dapat melakukan tambah, ubah dan hapus data relasi
Dapat melakukan logout
untuk keluar dari
halaman admin User
Dapat melihat halaman beranda Dapat melihat halaman informasi
Dapat melakukan diagnosis dengan cara pilih dengan Checklist gejala – gejala yang di pilih Dapat melakukan klik pada button diagnosa Dapat melakukan klik pada tombol diagnosa
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  yang  dilakukan dengan  menggunakan  4 browser yaitu  Google Chrome,  Mozilla  Firefox,  Opera  dan  Internet Explorer,  semua  fungsi  dari  sistem  berjalan  sesuai dengan yang diinginkan.
Setelah  melakukan  pengujian  fungsionalitas sistem  maka  selanjutnya  dilakukan  pengujian user , pengujian  ini  dilakukan  dengan  menyebarkan kuisoner  kepada  6  (enam)  orang  yang  berhubungan dengan  hasil sistem pakar.  Dari 6 responden tersebut memberikan hasil seperti pada Tabel 3 berikut ini
Tabel 3. Pengujian user Pertanyaan Jawaban Sangat Setuju Setuju Tidak Setuju Aplikasi mudah digunakan 3 3 - Tampilan antarmuka Web Sistem Pakar menarik 2 4 - Aplikasi dapat membantu diagnosa Penyakit kedelai 2 4 - Penanganan diagnosa sesuai 1 5 - Kesimpulan dan informasi hasil diagnosa akurat 2 3 1 Total 10 19 1
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil hasil  bahwa  dari  6  pengguna  yang  telah  diberi kuisioner  memberikan  nilai  kepuasan  dari  segi penggunaan, tampilan antarmuka, manfaat, kesesuaian  serta  keakuratan  hasil  informasi  dengan prosentase  sebanyak  33.3  %  menyatakan  bahwa pengguna  sangat  setuju  dan  63.3  %  menyatakan setuju  dan  3.4  %  menyatakan  bahwa  pengguna  tidak setuju  sistem  pakar  penyakit  tanaman  kedelai  ini dapat  membantu  mendiagnosa  penyakit  tanaman kedelai.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan
Dari    pembuatan    aplikasi    berbasis    web    ini, maka  kesimpulan  yang  dapat diambil adalah :
1. Sistem  pakar  yang  dibnagun  dapat  memberikan informasi  pada  petani  atau  masyarakat  tentang penyakit tanaman kedelai menggunakan metode forward chaining dengan certainty factor.
2. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  dengan prosentase  sebanyak  33.3%  menyatakan  bahwa pengguna  sangat  setuju  dan  63.3%  menyatakan setuju dan 3.4% menyatakan bahwa tidak setuju sistem  pakar  tanaman  kedelai  ini  dapat membantu  mendiagnosa  penyakit  tanaman kedelai.
3. Sistem pakar diagnosa penyakit tanaman kedelai ini dapat menghasilkan penyakit yang didiagnosa  serta  solusi  dari  penyakit  tersebut berdasarkan  gejala  yang  dimasukkan  oler pengguna website sistem pakar ini.
4. Hasil  pengujian  sistem  pakar  yang  dilakukan dengan perbandingan data dari sistem dan pakar menghasilkan 87.1% sesuai.

## 1.2 SARAN
Dari  beberapa  simpulan  yang  telah  diambil, maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan sangat  membantu  untuk  pengembangan  perangkat lunak ini selanjutnya.
1. Gejala  penyakit  tanaman  kedelai  yang  dibahas dalam  sistem  pakar  ini  hanya  59  gejala, diharapkan untuk selanjutnya dapat dikembangkan  dengan  adanya  penambahan jumlah gejala dan penyakit yang dibahas.
2. Penambahan  halaman  cetak  laporan  hasil diagnosa  dan  solusi  dari  konsultasi  yang  sudah dilakukan

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bunafit  Nugroho.  2014.  Aplikasi  Sistem  Pakar dengan PHP & Editor Dreamweaver. Yoggyakarta: Gava Media
[2] Destarianto,  P.,  Yudaningtyas,  E.,  &  Pramono, S. H. (2013). Penerapan Metode Inference Tree dan  Forward  Chaining  dalam  Sistem  Pakar Diagnosis Hama dan Penyakit Kedelai Edamame  Berdasarkan  Gejala  Kerusakannya. Jurnal EECCIS Vol. 7, No. 1 , 21-27.
[3] Faizal,  E.  (2010).  Implementasi  Expert  System sebagai  Media  Konssultasi  Medis  Penyakit Common  Cold  Menggunakan  Metode  Certainty Factor. Fahma, Volume 8 Nomor 3 , 31-44.
[4] Harto,  D.  (2013).  Perancangan  Sistem  Pakar untuk Mengidentifikasi Penyakit pada Tanaman Semangka dengan Menggunakan Metode Certainty  Factor. Fahma,  Volume  8  Nomor  3 , 31-44.
[5] Loekas  Soesanto.  2015. Kompendium  Peyakit- penyakit  Tanaman  Kedelai. Jakarta:  PT  Bumi Aksara.
[6] Marwoto,  dkk.  2013. Hama,  Penyakit,  dan Masalah  Hara  pada  Tanaman  Kedelai.  Bogor: Balai Penelitian da Pengembangan Pertanian
[7] Pratama , Wirandha Ryan; , Jusak; Sudarmaningtya,  Pantjawati.  (2013).  Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar Untuk Menentukan  Penyakit  Pada  Tanaman  Kedelai. JSIKA  Vol  2  No  2  (2013)/ISSN  2338-137X ,  37- 43.
[8] Roja,  A.  (2012).  Rancang  Bangun  Program Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  Dignosis  Hama Utama  Kedelai. Informatika  Pertanian,  Vol.  21 No.1 , 11 - 26.
[9] Sulistyohati, A., & Hidayat, T. (2008). Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal  dengan Metode  Dempster-Shafer. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , 1-6.