## IMPLEMENTASI FORWARD CHAINING UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN KOPI
Kadek Dwi Pradnyani Novianti 1 , I Made Deddy Karunia Gunawan 2 , Ni Kadek Sukerti 3
1 ,2,3 Prodi Sistem Informasi ITB STIKOM Bali, Jalan Raya Puputan No 86 Renon Denpasar 80234 INDONESIA

## Abstrak
Pengembangan usaha tani kopi khususnya di daerah Kintamani yaitu di Subak Desa Belantih mejadi perhatian besar karena melihat komoditi kopi menjadi komoditi utama yang  dihasilkan  dari  daerah  ini.  Namun  teknik  budidaya  tanaman  kopi  Arabika  di daerah Kintamani masih kurang memadai sehingga menimbulkan berbagai gangguan pertumbuhan tanaman. Salah satunya adalah penyakit tanaman. Petani tanaman kopi Arabika  di  daerah  Kintamani  memiliki  sedikit  informasi  yang  berkaitan  dengan penyakit  tanaman  kopi  sehingga  penanganannya  menjadi  tidak  sesuai.  Untuk mengatasi  hal  ini  kemudian  dibangunlah  sistem  pakar  yang  mengimplementasikan metode forward chaining untuk mendiagnosis penyakit tanaman padi. Sistem dibuat berbasis  web  dengan  basis  data  MySQL  dan  PhpMyAdmin.  Setelah  sistem  berhasil diimplementasi  maka  dilakukan  pengujian  menggunakan blackbox  testing .  Hasil pengujian  menunjukan  bahwa  semua  fungsi-fungsi  yang  ada  dapat  berjalan  sesuai dengan yang diharapkan.

## Abstract
The  development  of  coffee  farming,  especially  in  kintamani  area,  namely  in  Subak Belantih  Village  is  of  great  concern  because  it  sees  coffee  commodity  as  the  main commodity  produced  from  this  area.  However,  the  cultivation  techniques  of  Arabica coffee plants in kintamani area are still inadequate so as to cause various disruptions of plant growth. One of them is plant disease. Arabica coffee farmers in Kintamani area have little  information  related  to  coffee  crop  diseases  so  that  the  handling  becomes inappropriate.  To  overcome  this,  an  expert  system  was  built  that  implements  forward chaining methods to diagnose rice disease. The system is created web-based with MySQL and PhpMyAdmin databases. After the system is successfully implemented, it is tested using blackbox testing. The test results showed that all existing functions could run as expected.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara penghasil kopi terbesar di dunia setelah Brazil dan Columbia. Sebagai komoditi  unggulan  dalam  perdagangan  Internasional  yang  mempunyai  nilai  ekonomis  tinggi,  sudah selayaknya pengembangan usaha tani kopi ini mendapat perhatian yang besar, mengingat kontribusinya yang  besar  pada  perekonomian  nasional.  Provinsi  Bali  merupakan  salah  satu  daerah  penghasil  kopi  di Indonesia dengan jenis kopi Robusta dan kopi Arabika, namun jenis kopi yang paling banyak diusahakan adalah  kopi  Arabika.  Kecamatan  Kintamani  merupakan  daerah  dengan  wilayah  luas  areal  kopi  Arabika tetinggi  di  Provinsi  Bali  (Maridelana,  Hariyati,  &  Kuntadi,  2014).  Kecamatan  Kintamani  terletak  pada ketinggian 900-1550 m dengan kemiringan lereng 1-60%. Berdasarkan ketinggian di kawasan Kintamani, ketinggian  tersebut  sesuai  untuk  budidaya  kopi  Arabika  karena  memiliki  tanah  vulkanik  etisol  dan inceptisol. Ketinggian antara 900 m sampai dengan 1.550 m dpl merupakan ketinggian yang ideal karena kebanyakan kopi Arabika berada pada ketinggian 1.100 m dpl. Perbedaan suhu antara siang dan malam yang berkisaran 15°C sampai dengan 25°C sepanjang tahun merupakan faktor yang penting bagi tanaman kopi Arabika (Yoga Priantara, Mulyani, & Satriawan, 2017).
Kata Kunci:
Sistem Pakar, Penyakit Tanaman Kopi Arabika, Forward Chaining
Keywords: Expert System, Arabica Coffee Plant Diseases, Forward Chaining
Subak  Abian  Belantih  merupakan lokasi  perkerbunan  kopi  rakyat  yang terletak  di  Desa  Belantih, Kecamatan  Kintamani,  Kabupaten  Bangli.  Sebagian  besar  penduduk  berprofesi  sebagai  petani,  hal  ini dikarenakan  kawasan  Kintamani  memiliki  ketinggian  dan  suhu  yang  cocok  untuk  dijadikan  tempat pertanian dan sebagian besar para petani menanam jeruk dan kopi dengan kopi jenis arabika. Rendahnya produktivitas kopi Arabika daerah Kintamani antara lain disebabkan oleh teknik budidaya tanaman yang kurang memadai, sehingga mendorong timbulnya berbagai gangguan pertumbuhan tanaman, faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan dan produktivitas kopi Arabika harus diperhatikan. Salah satu faktor yang  dapat  menggangu  pertumbuhan  dan  produktivitas  kopi  Arabika  adalah adanya  penyakit tanaman. Kurangnya  informasi  yang  diketahui  oleh  para  petani  mengenai  jenis  penyakit  yang  menyerang menyebabkan penanganan penyakit tidak tertangani dengan benar. Sangat diperlukan informasi melalui penyuluhan-penyuluhan yang diberikan dari Dinas Pertanian dan Perkebunan, serta dapat pula dilakukan melalui mediamedia seperti buku-buku, dan internet.
Namun hanya dengan menggunakan informasi tersebut diatas belum cukup. Menurut wawancara dan  observasi  yang  dilakukan  dengan  para  petani  pada  Subak  Abian  Belantih,  hal  ini  dikarenakan  para petani tidak dapat langsung berkomunikasi dan melakukan diagnosa sendiri berdasarkan gejala atau fakta yang  terjadi  di  lapangan.  Dengan  pertimbangan  tersebut  petani  membutuhkan  sebuah  alat  bantu  yang dapat memberikan informasi mengenai penyakit yang menyerang tanaman kopi Arabika dan memberikan solusi untuk menangani penyakit tersebut. Alat bantu tersebut dapat berupa sebuah aplikasi sistem pakar. Dengan  tujuan,  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  membantu  para  petani  untuk  mengetahui  jenis  penyakit yang sedang menyerang berdasarkan pada gejala-gejala penyakit yang terlihat. Secara umum, sistem pakar adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dalam penyusunannya, sistem  pakar  mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan  kesimpulan  ( Inference  Rules )  dengan  basis pengetahuan tertentu  yang  diberikan  oleh  satu atau  lebih  pakar  dalam bidang tertentu.  Kombinasi  dari kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu.  Salah satu metode sistem pakar yang dapat digunakan adalah Forward  Chaining . Forward  Chaining merupakan  proses  perunutan  yang  dimulai  dengan menampilkan kumpulan data atau fakta yang meyakinkan menuju konklusi akhir. Mencermati hal-hal di atas  maka  dilakukan  penelitian  yang  mengimplementasikan  metode forward  chaining untuk pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit tanaman kopi arabika di Kintamani.
Beberapa  penelitian  yang  melakukan  pengembangan  sistem  pakar  sebagai  alat  bantu  untuk pertanian adalah sebagai berikut. Penelitian yang dilakukan oleh Elkayana U.K Ndurumbawa dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kapas menggunakan Metode Decision Tree berbasis Android”. Berlangsung di kabupaten Sumba Timur-NTT. Aplikasi Sistem Pakar ini dibangun dengan berbasis android dengan  menggunakan  metode  Decision  Tree.  Aplikasi  Sitem  Pakar  ini  memberikan  informasi  yang ditampilkan berupa gambar ciri-ciri penyakit tanaman kapas dan hama yang menyerang tanaman kapas, serta  cara  penanggulangannya  (Ndjurumbaha,  Purwantara,  &  Suwirmayanti,  2018).  Dianni  Yusuf  pada tahun 2015 juga melakukan penelitian untuk pembangunan sistem pakar diagnosa hama penyakit pada tanaman jeruk. Sistem Pakar menjadi alternatif untuk membantu petani dalam mendiagnosa hama penyakit tanaman jeruk dengan menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran yang biasanya digunakan oleh  Pakar  di  bidang  Pertanian.  Penggunaan  metode  forward  chaining  dalam  mesin  inferensi  yang mengolah basis penget ahuan menjadi kesimpulan-kesimpulan yang diharapakan. Hasil luaran dari Aplikasi sistem pakar berupa berupa jenis hama penyakit tanaman jeruk dan solusi penanganan dari masing-masing hama  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  telah  dimasukkan  Pengguna  Sistem  (Yusuf,  Hidayat,  &  Ashari, 2015). Berdasarkan penjabaran penelitian sebelumnya maka penelitian ini akan mengambil secara khusus tentang  penyakit  yang  dialami  oleh  tanaman  kopi.  Sistem  pakar  yang  dihasilkan  nantinya  dapat memberikan hasil diagnosa yang efektif dan cara penanggulangannya. Sistem dibuat sangat mudah untuk digunakan  oleh  para  petani  ataupun  Dinas  Tanaman  Pangan,  Holtikultura,  dan  Perkebunan  Pemerintah Provinsi Bali dan daerah, dimana pada antarmuka pengguna hanya perlu mencentang gejala penyakit yang dialami lalu pengguna akan langsung memperoleh hasil dan solusi penanganannya.

## 2. METODE
Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  menunjang  data  yang duperlukan. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut,
1. Observasi
Pengamatan secara langsung dilakukan pada tahapan ini. Pengamatan dilakukan pada objek penelitian secara langsung yaitu dengan pengamatan langsung terhadap tanaman kopi arabika di Subak Belantih.
2. Wawancara
Tahapan wawancara dilakukan secara langsung kepada narasumber dan pihak-pihak terkait. Adapun narasumber  yang  diwawancarai  adalah  petani,  Kepala  Dinas  dan  Kepala  Bagian  di  Dinas  Tanaman Pangan, Holtikultura, dan Perkebunan Pemerintah Provinsi Bali.
3. Studi Literatur
Studi literature merupakan tahapan yang dilakukan dengan cara mengumpulkan sumber bacaan serta membaca dan merangkun informasi mengenai referensi penyakit-penyakit pada tanaman kopi arabika.

## Metode Waterfall
Pada proses pengembangan sistem pakar dengan mengimplementasikan metode forward chaining ini menggnakan metode waterfall sebagai model pengembangan. Model air terjun ( Waterfall ) menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  dimulai  dari  analisis,  desain, pengodean, pengujian dan tahap pendukung (A.S & Shalahuddin, 2018). Model ini kemudian dipilih untuk pengembangan karena sangat mudah untuk diaplikasikan dan struktur tahap pengembangan sistem jelas dan  sebuah  tahap  dijalankan  setelah  tahap  sebelumnya  selesai  dijalankan.  Hal  ini  menyebabkan pelaksanaan  tahap  tidak  tumpeng  tindih.  Berikut  pada  Gambar  1  merupakan  gambaran  dari  model pengembangan waterfall .
Gambar 1. Model Pengembangan Waterfall

## a. Analisis Kebutuhan
Tahap  analisis  kebutuhan  merupakan  tahapan  yang  mengidentifikasi  daftar  kebutuhan  interaksi pengguna dengan sistem. Hasil dari tahapan ini diperoleh dari data yang dikumpulkan dari objek penelitian yaitu penyakit tanaman kopi. Semua fakta dan data yang diperlukan dikumpulkan pada tahapan ini melalui observasi, wawancara pada pihak-pihak terkait dan juga studi literatur.

## b. Desain Sistem
Tahap desain sistem merupakan tahapan yang berfokus pada desain sistem, arsitektur sistem dan desain  antarmuka.  Tahapan  ini  mentransformasi  kebutuhan  sistem  dari  tahapan  analisis  kebutuhan  ke representasi desain agar dapat diimplementasikan ke dalam sebuah program pada tahapan selanjutnya. Desain sistem yang dibuat digambarkan dalam model DFD untuk mendesain fungsionalitas sistem dan ERD untuk model datanya.

## c. Implementasi/Pembuatan Kode Program
Output pada tahapan desain kemudian ditransformasikan ke dalam kode program. Hasil dari tahapan ini adalah perangkat lunak yang sesuai dengan desain sistem yang telah dibuat. Pembuatan kode program dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML.

## d. Pengujian
Tahapan  pengujian  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  semua  bagian  sudah  diuji  dan  secara fungsional  semua  unit  sudah  berjalan  dengan  baik.  Melalui  tahapan  pengujian  ini  maka  upaya meminimalisir  eror  terhadap  program  dapat  dilakukan.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian blackbox testing untuk menguji fungsionalitas sistem apakah sudah berjalan dengan baik.

## e. Pemeliharaan
Tahapan  pemeliharaan  dapat  mengulangi  proses  pengembangan  mulai  dari  analisis  spesifikasi untuk perubahan sistem tetapi tidak membuat sistem baru. Perubahan kemungkinan terjadi karena ada
kesalahan yang muncul dan tidak terdeteksi saat pengujian. Tahapan pemeliharaan pada penelitian ini tidak dilakukan.

## Metode Inferensi
Inferensi merupakan sebuah proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui. Dalam pengembangan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  inferensi  runut  maju  ( forward  chaining ).  Dalam metode ini, data yang digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut  dijalankan.  Mungkin  proses  menambahkan  data  ke  memori  kerja.  Proses  diulang  sampai ditemukan suatu hasil (Sutojo, Mulyanto, & Suhartono, 2011).
Forward Chaining berarti menggunakan himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini, data yang digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan. Untuk memudahkan pemahaman mengenai metode forward chaining diberikan ilustrasi sebagai berikut : Aturan 1 : Jika Premis 1 Dan Premis 2 Dan Premis 3 Maka Konklusi 1
Aturan 2 : Jika Premis 1 Dan Premis 3 Dan Premis 4 Maka Konklusi 2
Aturan 3 : Jika Premis 2 Dan Premis 3 Dan Premis 5 Maka Konklusi 3
Aturan 4 : Jika Premis 1 Dan Premis 4 Dan Premis 5 Dan Premis 6 Maka Konklusi 4
Penulusuran manju pada kasus ini adalah untuk mengetahuai apakah suatu fakta yang dialami oleh pengguna itu termasuk konklusi 1, konklusi 2, konklusi 3, atau konklusi 4 atau bahkan bukan salah satu dari  konklusi  tersebut,  yang  artinya  sistem  belum  mampu  mengambil  kesimpulan  karena  keterbatasan aturan. Dalam penalaran ini, user diminta memasukan premis-premis yang dialami. Berdasarkan premis- premis yang dipilih, maka sistem akan mencari aturan yang sesuai, sehingga akan diproleh konklusinya (Kusrini, 2008).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Basis Pengetahuan
Dalam  sistem  pakar,  basis  pengetahuan  mengandung  pengetahuan  yang  diperlukan  untuk memahami,  memformulasikan  dan  menyelesaikan  masalah.  Basis  pengetahuan  disusun  berdasarkan pengetahuan dari pakar (Kusrini, 2008). Dalam penelitian ini, pakar yang digunakan adalah narasumber dari Dinas Tanaman Pangan, Holtikultura dan Perkebunan yang menangani tanaman perkebunan. Adapun daftar gejala dan penyakit yang tersedia dalam basis pengetahuan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penyakit pada Kopi Arabika Kintamani
No Kode Penyakit Nama Hama Dan Penyakit 1 P1 Nematoda 2 P2 Hama Pengerek Buah 3 P3 Karat Daun 4 P4 Bercak Daun
Sedangkan  untuk  gejala  yang  muncul  sebagai  indicator  untuk  menentukan  jenis  penyakit  yang menyerang pada tanaman kopi Arabika Kintamani dapat dilihat pada Tabel 3.2.
Tabel 2. Gejala yang Muncul pada Tanaman Kopi Arabika Kintamani
No Kode Gejala Nama Gejala 1 G1 Daun mudah gugur 2 G2 Tanaman menjadi gundul 3 G3 Daun menguning 4 G4 Tanaman kerdil 5 G5 Cabang samping jarang tumbuh 6 G6 Akar membusuk 7 G7 Terdapat lubang pada ujung buah 8 G8 Gugur pada buah muda 9 G9 Cacat pada buah tua 10 G10 Daun terdapat bercak 11 G11 Bercak berwarna kuning 12 G12 Dibalik daun terdapat serbuk berwarna jingga cerah 13 G13 Bercak yang sudah tua berwarna coklat 14 G14 Bercak berwarna coklat kemerahan atau coklat tua 15 G15 Bercak dikelilingi halo (lingkaran) berwarna kuning 16 G16 Terdapat bercak pada buah 17 G17 Kulit buah terkena bercak menjadi mengeras Tabel 3 menunjukan hubungan antara gejala dan penyakit yang menyerang tanaman Kopi Arabika Kintamani.
Tabel 3. Daftar Hubungan Gejala dan Penyakit Tanaman Kopi Arabika Jenis Penyakit Gejala P1 (Nematoda) G1 : Daun mudah gugur G2 : Tanaman menjadi gundul G3 : Daun menguning G4 : Tanaman kerdil G5 :Cabang samping jarang tumbuh G6 : Akar membusuk P2 (Hama Pengerek Buah) G7 : Terdapat lubang pada ujung buah G8 : Gugur pada buah muda G9 : Cacat pada buah tua P3 (Karat Daun) G1 : Daun mudah gugur G2 : Tanaman menjadi gundul G10 : Daun terdapat bercak G11 : Bercak berwarna kuning G12 : Dibalik daun terdapat serbuk berwarna jingga cerah P4 (Bercak Daun) G10 : Daun terdapat bercak G13 : Bercak yang sudah tua berwarna coklat G14 : Bercak berwarna coklat kemerahan atau coklat tua G15 : BErcak dikelilingi halo (lingkaran) berwarna kuning G16 : Terdapat bercak pada buah
G17 : Kulit buah terkena bercak menjadi mengeras

## Metode Inferensi
Tabel keputusan digunakan sebagai dasar untuk membuat pohon keputusan dan kaidah produksi. Tabel Keputusan untuk penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Table Keputusan Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 G1 G2 G3
Gejala Penyakit P1 P2 P3 P4 G4 G5 G6 G7 G8 G9 G10 G11 G12
G13 G14 G15 G16 G17
Pohon  Keputusan  merupakan  gambaran  analisis  pemecahan  masalah  berdasarkan  aturan-aturan yang ada pada basis pengetahuan. Pohon keputusan dimulai dari gejala atau fakta kemudia mengarah ke sebuah keputusan. Pohon keputusan pada sistem pakar diagnosa penyakit kopi Arabika dimulai dari G1 kemudian dilanjutkan oleh gejala lainnya yang kemudian mengarah pada suatu kesimpulan. Terdapat dua kesimpulan  yang  didapat  dalam  pohon  keputusan  tersebut  yaitu  sebuah  penyakit  yang  dilambangkan dengan  P  dan  TH  (tidak  hasil),  didapatkan  hasil  TH  dikarenakan gejala-gejala  tersebut  tidak  memenuhi untuk suatu penyakit. Pohon keputusan tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut.

## Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan pohon keputusan dihasilkan kaidah produksi untuk merepresentasikan aturan ( rule ). Aturan gejala dari penyakit kopi Arabika di Kintamani dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Aturan Gejala dan Penyakit
No Aturan Gejala Penyakit 1 IF Daun mudah gugur (G1) AND Tanaman menjadi gundul (G2) AND Daun menguning (G3) AND Tanaman kerdil  (G4)  AND  Cabang  samping  jarang  tumbuh  (G5)  AND  akar  membusuk  (G6)  THEN Nematoda (P1)
2 IF Terdapat lubang pada ujung buah (G7) AND Gugur pada buah muda (G8) AND Cacat pada buah tua (G9) THEN Hama Pengerek Buah (P2)
No

## Aturan Gejala Penyakit
3 IF Daun mudah gugur (G1) AND Tanaman menjadi gundul (G2) Daun terdapat bercak (G10) AND Bercak berwarna kuning (G11) AND Dibalik daun terdapat serbuk berwarna jingga cerah (G12) THEN Karat Daun (P3)
4 IF Daun terdapat bercak (G10) AND Bercak yang sudah tua berwarna coklat (G13) AND Bercak berwarna coklat kemerahan atau coklat tua (G14) AND Bercak dikelilingi halo (lingkaran) berwarna kuning (G15) AND Terdapat bercak pada buah (G16) AND Kulit buah terkena bercak menjadi mengeras (G17) THEN Bercak Daun (P4)

## Implementasi Sistem
Sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit tanaman kopi dibangun berbasis web dan basis data yang digunakan adalah MySQL dan PhpMyAdmin . Sistem yang dihasilkan dapat secara langsung digunakan untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman kopi. Pengguna memilih gejala yang terjadi pada tanaman kopinya dan mengisi checkbox pilih gelaja lalu memproses diagnosis seperti pada Gambar 3.
Sistem juga menyediakan halaman menu untuk menginputkan data penyakit. Selain menginputkan pada  halaman  ini,  pengguna  dapat  mengelola  data  penyakit  seperti  merubah  dan  menghapus.  Halaman untuk  data  penyakit  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Selain  untuk  data  penyakit,  pengguna  juga  dapat mengelola  data  gejala  yang  dialami  oleh  Tanaman  Kopi  Arabika  Kintamani.  Halaman  data  gejala  dapat dilihat pada Gambar 5.
Sistem pakar ini dilengkapi dengan Menu Mapping Rules yang bertujuan untuk menambahkan gejala pada suatu penyakit sesuai denga rules yang ada. Rules yang ada bersifat baku. Tampilan halaman untuk menu mapping rules dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 4 Tampilan Data Penyakit

## Gambar 5 Tampilan Data Gejala

## Gambar 6. Tampilan Mapping Data Penyakit dan Gejala

## Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan metode blackbox testing. Dimana metode ini merupakan metode yang  bertujuan  untuk  menguji  apakah  fungsi-fungsi  yang  ada  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Hasil  pengujian  yang  diperoleh  berdasarkan  rencana  pengujian  yang  telah  disusun menyatakan bahwa semua fungsi didalam Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Kopi Arabika berjalan dengan baik dan sesuai dengan yang diharapkan.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Adapun simpulan yang dapat ditarik dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman  kopi  Arabika  dapat  menghasilkan  diagnosa jenis  penyakit tanaman kopi Arabika yang sesuai berdasarkan aturan-aturan yang telah dibuat dengan menerapkan metode forward chaining.
2. Sistem  pakar  yang  telah  dibuat  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  jenis  penyakit  tanaman  kopi Arabika berdasarkan gejala yang terlihat dan menghasilkan solusi tindakan berdasarkan hasil diagnosa penyakitnya.
3. Pengujian sistem menggunakan metode pengujian black box testing dan didapatkan hasil sesuai untuk semua fungsi yang diharapkan.

## Daftar Pustaka
A.S, R., & Shalahuddin, M. (2018). Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika Bandung. Kusrini. (2008). Sistem Pakar. In Aplikasi Sistem Pakar (I, pp. 8 – 10). Yogyakarta: Andi.
Maridelana, V. P., Hariyati, Y., & Kuntadi, E. B. (2014). FUNGSI KEUNTUNGAN USAHATANI KOPI RAKYAT DI DESA BELANTIH KECAMATAN KINTAMANI KABUPATEN BANGLI. Berkala Ilmiah Pertanian , 1 (3), 47 – 52.
Ndjurumbaha, E. U. ., Purwantara, I. M. A., & Suwirmayanti, N. L. G. P. (2018). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENTAKIT TANAMAN KAPAS MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE BERBASIS ANDROID . STIKOM
Bali.
Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  V.  (2011).  Sistem  Pakar.  In Kecerdasan  Buatan (I,  pp.  160 – 169). Yogyakarta: Andi.
Yoga  Priantara,  I.,  Mulyani,  S.,  &  Satriawan,  I.  (2017).  Analisis  Nilai  Tambah  Pengolahan  Kopi  Arabika Kintamani Bangli. Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Agroindustri , 4 (4), 33 – 42.
Yusuf,  D.,  Hidayat,  A.,  &  Ashari,  B.  (2015).  Agroinformatika  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  Penyakit  dan Penanganan Pada Tanaman Jeruk Berbasis Web di Purwoharjo, 6 – 10.