## Journal of Information Sistem Research (JOSH)

## Penerapan Sistem Pakar pada Diagnosa Penyakit Tanaman Karet dengan Metode Forward Chaining (FC)
Nazira Ayu Ananda 1,* , Eka Irawan 1 , Muhammad Ridwan Lubis 2 , M Safii 2
1 Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Prodi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* naziraayu99@gmail.com
Abstrak −Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisis  penyakit  tanaman  karet  dengan  menggunakan  teknik  sistem  pakar. Sumber  data  diperoleh  dari  PT.  Bridgestone  Jl.  Dolok  Merangir  Satu,  Kabupaten  Simalungun  dengan  melakukan  obseervasi  dan wawancara  kepada  pihak  PT.  Bridgestone.  Terdapatnya  beberapa  penyakit  yang  ada  pada  tanaman  karet  dapat  membuat  PT. Bridgestone  mengalami  kerugian  sehingga  dibutuhkan  penanganan  yang  tepat.  Solusi  yang  diberikan  adalah metode  Forward Chaining (FC) yang merupakan bagian dari sistem pakar sehingga mendapatkan solusi yang lebih efisien dalam mendeteksi penyakit pada  tanaman  karet.  Hasil  dari  penelitian menyebutkan  bahwa analisis  dapat  dilakukan dengan metode FC  pada diagnosa tanaman karet  dengan  mengimplementasikan  kedalam    bahasa  pemrograman  berbasis  web  sehingga  perusahaan  dapat  mendeteksi  penyakit tanaman karet berdasarkan gejala-gejala yang diberikan dan mengetahui solusi mengatasi penyakit pada tanaman karet tersebut.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Forward Chaining, Diagnosa, Tanaman Karet
Abstract −The  study  aimed  to  analyze  rubber  plant  diseases  using  expert  system  techniques.  Sources  of  data  obtained  from  PT. Bridgestone  Jl.  Dolok  Merangir  Satu,  Simalungun  Regency  by  conducting  observations  and  interviews  with  PT.  Bridgestone.  The presence of several diseases in rubber plants can make PT. Bridgestone incurs losses, so it needs proper handling. The solution given is  the  Forward  Chaining  (FC)  method,  which  is  part  of  an  expert  system  so  that  a  more  efficient  solution  is  to  detect  diseases  in rubber  plants. The  results  of the  study indicate that  the analysis can  be carried  out using  the  FC method  in the  diagnosis  of rubber plants by implementing it into a web-based programming language so that the company can detect rubber plant diseases based on the symptoms given and find out solutions to overcome diseases in rubber plants.
Keywords : Expert System, Forward Chaining, Diagnosis, Rubber Plants

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa penyakit yang ada pada tanaman karet salah satu penyakit seperti jamur akar putih , gejala-gejala awal akibat jamur akar putih ini seperti daun-daunnya terlihat layu, permukaan daun menelungkup, layu, terbentuk buah karet lebih awal  dan  apabila  perakaran dibuka  maka  pada  permukaan akar  terdapat  semacam  benang  berwarna  putih  kekuningan yang menempel di akar tanaman karet [1]. Ada beberapa cara mencegah terjadinya serangan penyakit jamur akar putih seperti pembongkaran, penanaman bibit sehat dan pemupukkan secara rutin pada tanaman karet yang terserang penyakit janur akar putih [2]. Terdapat banyak teknik yang dapat digunakan dalam mengatasi permasalah dengan menggunakan solusi  kecerdasan  buatan  ( artificial  neural  network )  [3]–[8].  Salah  satunya  adalah  sistem  pakar  [9],  [10].  Terdapat beberapa penelitian terkait dengan penyelesaian sistem pakar diantaranya:
Tabel 1. Penelitian Terkait No Judul Kesimpulan 1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit tanaman  karet  menggunakan metode certainty factor [11].
Sistem  pakar  yang  dibangun  dapat  membantu  petani  dan  perusahaan dalam  mendiagnosa penyakit, Metode certainty factor akan menggambarkan sebuah pilihan gejala yang akan dipilih oleh pengguna, dan pada setiap pilihan gejala akan membawa pengguna kepada pilihan gejala selanjutnya hingga mendapatkan hasil.
2. Sistem  pakar  diagnosis  penyakit tanaman karet dengan metode dempster-shafer [12].
Penelitian  ini  dapat  mendiagnosa  dengan  tingkat  akuurasi  100% memberika  pengetahuan  kepada  petani  tentang  organisme  pengganggu tanaman  dan  mengurangi  tingkat  serangan  organisme  dan  dapat membantu atau  mempermudah  pekerjaan para  pakar kerena memindahkan  pengetahuan  para  pakar ke aplikasi  yang disertai  dengan pengendalian penyakit.
3. Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit jamur akar putih (riqidoporus
lignosus) pada tanaman karet ( havea brasiliensis ) dengan metode certainty factor [13].
Aplikasi  sistem  pakar  penyakit  jamur  akar  putih  pada  tanaman  karet dapat  digunakan  dalam  mengetahui  penentuan  penyakit  jamur  akar putih.  Metode  certainty  factor  dapat  diterapkan  untuk  perhitungan penyelesaian  seberapa  pasti  penyakit  jamur  akar  putih  pada  tanaman karet.
Selain  sistem  pakar  merupakan  program  komputer  yang  bekerja  dengan  meniru  keahliah  seorang  pakar, beberapa  perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  bahwa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode certainity  factor [11]  sedangkan  penelitian  yang  sedang  dilakukan  menggunakan  metode forward  chaining. Dalam penelitian  ini mengidentifikasi  gejala  penyakit pada  tanaman  karet  dan menyimpulkan  penyakit  apa  yang menjangkit tanaman  karet  berdasarkan  gejala  yang  telah  di  teliti  dan membuat  suatu  sistem  berbasis Web  sehingga  implementasi

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 24/10/2020 ; Published: 26/10/2020
dari  model  dapat  digunakan  oleh  pihak  PT.  Bridgestone  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman  karet  menjadi  lebih efisien  dan  akurat.  Dari  penggunaan  sistem  pakar  diharapkan  dapat  membantu  pihak  PT  Bridgestone  dalam memperoleh hasil karet yang bagus dan tidak mengalami kerugian atas penyakit-penyakit yang ada pada tanaman karet. Berikutnya  adalah  penelitian  dengan  judul  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  tanaman  karet  menggunakan  metode certainty factor (CF). Hasil dari penelitian bahwa gejala penyakit tanaman karet dipersentasikan ke dalam rule dengan penerapan  metode Certainty  Factor dapat  mendiagnosa  penyakit  tanaman  karet.  Penelitian  ini  menggunakan  Visual Basic.Net  2008  sebagai  teknik  perancangan  program  dengan  penerapan  metode  CF  untuk  menciptakan  suatu  sistem pakar  mendiagnosa  penyakit  tanaman  karet  [11].  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  saran  dari  suatu  pakar untuk  mengetahui  dan  mendiagnosa  setiap  penyakit  pada  tanaman  karet.  sehingga  dibutuhkan  suatu  metode  untuk menyelesaikan dan mengetahui penyebab awalnya penyakit-penyakit pada tanaman karet tersebut  yakni menggunakan metode forward chaining.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  rancangan  penelitian  menguraikan  metodologi  dan  kerangka  penelitian  kerja  yang  digunakan  dalam menyelesaikan masalah penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Flowchat Rancangan Penelitian
Pada gambar 1 menjelaskan rancangan penelitian yang dilakukan sebagai berikut: a) Mengumpulkan Data
Data  dikumpulkan  dengan  melakukan  observasi  dan  wawancara.  Hasil  dari  wawancara  seperti  ciri-ciri  tanaman karet  yang  terserang  penyakit.  Data  kemudian  diolah  dan  dianalisa.  Berikut  adalah  nama  penyakit  pada  tanaman karet seperti dilihat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penyakit Tanaman Karet Kode Nama Penyakit G01 Penyakit Jamur Akar Putih G02 Penyakit Batang G03 Penyakit  Gugur Daun G04 Penyakit Jamur Upas G05 Penyakit Bidang Sadap Kanker Garis G06 Penyakit Jamur Akar Merah
Berikut merupakan gejala-gejala tanaman karet seperti dilihat pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Gejala Penyakit Tanaman Karet Kode Gejala K01 Permukaan Daun Menelungkup K02 Berbuah Sebelum Waktunya K03 Muncul Benang-Benang Berwarna Putih K04 Muncul Bercak Kuning Atau Coklat K05 Bintik-Bintik Kode Gejala K06 Adanya Tepung Halus Pada Daun K07 Adanya Selaput Putih Menutupi Alur Sadap K08 Garis-Garis Berwarna Coklat K09 Retakan Pada Kulit Pohon

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Kode Gejala K10 Kerusakan Pada Kulit Batang K11 Timbul Bercak Kecoklatan K12 Kulit Batang Membusuk K13 Timbul Bintik-Bintik Putih K14 Jamur Membentuk Lapisan Tebal Hitam K15 Tanaman Tidak Normal K16 Bercak Yang Tembus Cahaya  / Translucens K17 Di Permukaan Daun Terdapat Bintik Putih K18 Akar Tertutup Selaput Miselium Berwarna Merah Yang Dilekati Butir-Butir Tanah Kode Gejala K19 Adanya Benang-Benang Pendek Membentuk Jaringan K20 Akar Tanaman Menjadi Merah Tua K21 Rizomorf Membentuk Lapisan Kulit Pada Akar-Akar Yang Terserang. K23 Adanya Jamur Yang Berwarna Coklat Kemerahmerahan. K24 Dibagian Bawah Akar Dan Pinggiran Akar Berwarna Keputih - Putihan.
b) Analisa Masalah
Menganalisis  masalah  yang  diteliti  seperti  gejala-gejala  yang  menyerang  tanaman  karet  sehingga  membuat kerugian bagi pihak perusahaan dan mengurangi kualitas dari hasil karet yang terkena penyakit.
c) Menetapkan Metode
Menetapkan  metode  untuk  memecahkan  masalah.  Pada  penelitian  metode  yang  digunakan  yaitu forward chaining yang memberikan konsep logika yang sama degan seorang dokter atau seorang pakar.
d) Perancangan Sistem Pakar
Merancang  aplikasi  yang  digunakan  untuk  merancang  sebuah  sistem  seperti  membuat  database  dan  mulai merancang sebuah aplikasi yang dapat mendiagnosa penyakit pada tanaman karet.
e) Tahap Penguji Sistem
Tahap  ini merupakan tahap  yang  sangat  penting  yaitu  pengujian  sistem pakar  yang telah  dibuat.  Tahap  ini didasarkan pada menganalisa data dan perancangan yang telah dibuat.
f) Kriteria
Benar atau  Tidak  nya  sebuah  tanaman  karet  di diagnosa terserang  salah  satu  penyakit-penyakit  yang  sudah penulis jelaskan di atas.
g) Selesai.
Berikut algoritma forward chaining pada penerapan aplikasi dalam melakukan pengujian pada diagnosa penyakit tanaman karet.
Gambar 3. Algoritma Sistem
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dijelaskan  algoritma  sistem  pada  analisis  sistem  pakar  pada  diagnosa penyakit tanaman karet dengan metode forward chaining (FC):
a) Mulai yaitu membaca data yang ada.
b) Ambil semua gejala yang menentukan aturan nama penyakit yang telah dibuat.
c) Tanyakan semua pertanyaan yang ada kepada pengguna.
d) Jika pertanyaan habis maka lanjut ke langkah e, jika tidak akan kembali ke langkah b.
e) Memberi solusi kepada pengguna yang telah melakukan menjawab pertanyaan - pertanyaan.
f) Menampilkan hasil diagnosa yang telah dilakukan oleh pengguna
g) Selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  merupakan  upaya  untuk  mengelolah  data  menjadi  in form asi  sehingga  karakteristik  data  mudah dipahami  dan  bermanfaat,  terutama  masalah  yang  akan  berkaitan  dengan  penelitian  yang  diangkat.  Metode

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
analisis  data  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada  metode  penalaran  runut  maju  ( forward  chaining ).  Berikut Instrumen penelitian yang digambarkan dengan diagram use case pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Use Case Instrumen Pendidikan
Berikut alur kerja yang dilakukan dalam diagram bentuk Activity Diagram pada Gambar 5 berikut:
Masuk halaman utama Login aplikasi Masuk halaman konsultasi Hasil identifikasi Laporan rekomendasi Logout aplikasi Relasi data Analisa dan identifikasi Input data petani Input gejala Memberikan data Menerima rekomendasi PETUGAS PETANI

## Gambar 5. Activity Diagram
Activity  Diagram memperlihatkan  berbagai  alir  aktifitas  dalam  sistem  yang  sedang  dibangun,  dan bagaimana  sistem yang di rancang berakhir. Aktifitas diagram juga dapat memperlihatkan sebuah parallel yang mungkin  terjadi  pada  beberapa  eksekusi.  Berikut adalah class  diagram atau  atribut-atribut  dan  operasi-operasi dari sebuah kelas dan constraint pada Gambar 6:
Data_Solusi *Id_Solusi :varchar (5) Solusi : varchar (100)
+simpan ()
+edit () +hapus () Username : vachar (10) Password : vachar (10) Level       :varchar (10) User +simpan () +edit () +hapus() Data_Pertanyaan *Id_Pertanyaan : Varchar (5) Pertanyaan : Text Ya : Varchar(5)
Tidak : Varchar (5) *Id_Penyakit : Varchar (5)
*Id_Solusi : Varchar (5) +simpan () +edit () +hapus () Data_Penyakit *Id_Penyakit: varchar (5) Jenis_Penyakit : Text Pertanyaan_Awal : Varchar (5) +simpan () +edit () +hapus ()
Gambar 6. Class Diagram

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 24/10/2020 ; Published: 26/10/2020
Class diagram merupakan  hubungan  antara  setiap  kelas-kelas  dan  penjelasan detail  pada  setiap  kelas di dalam  model  desain  dari  suatu  sistem,  juga  memperlihatkan  aturan-aturan  dan  tanggung  jawab  yang  akan menentukan  perilaku  sistem Class  Diagram juga  biasanya  menunjukan  atribut-atribut  dari  semua  kelas  dan constraint yang berhubungan dengan objek yang dikoneksikan.
Data penelitian yang digunakan diperoleh langsung dari PT.Bridgestone Data yang digunakan terdiri dari 6 Penyakit Tanaman dan 20 Gejala Tanaman Karet. Sebelum  data diolah data yang ada diubah terlebih dahulu kedalam bentuk numerik sesuai dengan bobot dan ketentuan yang ada dari setiap kriteria.
Data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh  langsung  dari  PT.  Bridgestone  dimana  data  terdiri  dari  6 Penyakit  Tanaman  dan  20  Gejala  Tanaman  Karet.  Sebelum  data  diolah  data  yang  ada  diubah  terlebih  dahulu kedalam  bentuk  numerik  sesuai  dengan  bobot  dan  ketentuan  yang  ada  dari  setiap  kriteria.  Berikut  merupakan rule-rule yang di gunakan dalam mendiagnosa penyakit pada tanaman karet.
a) Rule  1  : IF permukaan  daun  menelungkup AND berbuah  sebelum  waktunya AND muncul  benang-benang berwarna putih THEN Penyakit Jamur Akar Putih.
b) Rule 2 : IF muncul bercak kuning atau coklat AND bintik-bintik AND adanya tepung halus pada daun THEN Penyakit Gugur Daun.
c) Rule 3 : IF adanya selaput putih menutupi alur sadap AND muncul garis-garis berwarna coklat AND adanya retakan pada kulit pohon THEN Penyakit Bidang Sadap Kanker Garis.
d) Rule 4  : IF adanya  kerusakan  pada  kulit batang AND timbul  bercak  kecoklatan AND kulit  batang menjadi busuk THEN Penyakit Batang.
e) Rule  5  : IF munculnya  benang-benang  berwarna  putih AND timbul  bintik-bintik  putih AND adanya  jamur membentuk lapisan hitam tebal THEN Penyakit Jamur Upas.
f) Rule  6  : IF rizomorf  membentuk  lapisan  kulit  pada  akar-akar  yang  terserang AND adanya  jamur  yang berwarna coklat kemerah-merahan AND dibagian bawah akar dan pinggiran akar berwarna keputih - putihan THEN Penyakit Jamur Akar Merah.

## 3.1 Implementasi
Sistem yang dirancang selanjutnya diteruskan ke tahap implementasi sistem yang berisikan hasil atau tampilan. Adapun tampilan sistem pakar terbagi kedalam dua tampilan, yaitu tampilan utama dan tampilan admin. Dimana tampilan  admin  berisikan  data-data  masukan  ( Input )  dan    tampilan  utama  berisikan  data-data  hasil  keluaran ( Output ) dari Sistem Pakar yang telah dirancang.

## 1. Tampilan Admin
Tampilan Admin merupakan  halaman  yang  berisikan form data-data input ,  yang  hanya  bisa  diakses  oleh administrator yang mempunyai otoritas untuk melakukan pengaturan hak akses serta melakukan perubahan data kepakaran.  Sebelum  masuk  ke  tampilan admin,  administrator harus  melakukan login terlebih  dahulu,  dimana setelah munculnya tampilan utama, kemudian memilih menu login admin .

## Gambar 7. Form Login
Dari  tampilan  utama  tersebut,  kemudian administrator masuk  ke  tampilan  utama  melalui  menu login admin yang  selanjutnya  memunculkan form  login .  Apabila administrator melakukan  proses login terdapat kesalahan pengisian Username atau Password , maka akan tampilan akan tetap di form login dengan memberikan beberapa keterangan, apabila administrator berhasil melakukan login , maka menuju admin , seperti pada gambar berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 79-89
Tampilan admin adalah ruang kerja bagi administrator , dimana didalam tampilan ini terdapat menu-menu untuk  menginput  data-data  yang  terdapat  di  masing-masing  menu  yang  menyusun  Sistem  Pakar  ini.  Adapun menu-menu tersebut adalah sebagai berikut :
a) Menu Data Ciri-Ciri Penyakit
Menu data ciri-ciri penyakit ini adalah menu yang berisikan data-data dari ciri atau gejala yang selanjutnya akan diidentifikasi  untuk  menentukan  penyakit  apa  yang  menyerang  tanaman  karet.  Adapun  tampilannya  adalah seperti gambar berikut:
Gambar 9. Tampilan Menu Data Ciri-Ciri Penyakit
Didalam  menu  terdapat  seluruh  ciri-ciri  atau  gejala-gejala  yang  mendukung  untuk  mencari  kesimpulan dalam  penentuan    jenis  penyakit.  Operasi  yang  dapat  dilakukan  terhadap  data-data  yaitu,  menghapus  dengan tombol  silang  dan  edit  dengan  tombol  pensil  dimana  sebelumnya  harus  mengklik  data  yang  akan  di edit atau dihapus. Sementara untuk menambah data dilakukan dengan tombol tambah, yang menuju ke form tambah data identifikasi atau ciri-ciri.
b) Menu Data Jenis Penyakit/Diagnosa
Menu data jenis penyakit adalah menu yang berisikan tentang detail dari masing-masing penyakit yang tersedia didalam Sistem Pakar ini. Adapun tampilannya adalah seperti berikut:
Gambar 10. Tampilan Menu Data Jenis Penyakit/Diagnosa
Operasi yang dapat dilakukan terhadap data-data yaitu, menghapus dengan tombol silang dan edit dengan tombol  pensil  dimana  sebelumnya  harus  mengklik  data  yang  akan  di edit atau  dihapus.  Sementara  untuk menambah data dilakukan dengan tombol tambah, yang menuju ke form tambah data jenis penyakit.
c) Menu Data Aturan
Menu  data  aturan  adalah  menu  yang  berisikan  atau rules yang  terdapat  didalam  Sistem  Pakar  ini.  Adapun tampilannya adalah sebagai berikut:

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 24/10/2020 ; Published: 26/10/2020
Gambar 11. Tampilan Data Aturan
Operasi yang dapat dilakukan terhadap data-data yaitu, menghapus dengan tombol silang dan edit dengan tombol  pensil  dimana  sebelumnya  harus  mengklik  data  yang  akan  di edit atau  dihapus.  Sementara  untuk menambah data dilakukan dengan tombol Tambah, yang menuju ke form tambah data aturan.
d) Menu Data Konsultasi
Menu data konsultasi adalah menu yang berisikan detail tentang data konsultasi yang telah dilakukan oleh User pengguna Sistem Pakar. Didalam menu ini terdapat dua operasi yang dapat dilakukan, yaitu untuk melihat detail data konsultasi yang dilakukan dengan mengklik tombol Search dan  menghapus data konsultasi yang dilakukan dengan mengklik tombol hapus. Tampilannya adalah sebagai berikut :

## Gambar 12. Tampilan Data Konsultasi
e) Menu Data Pengguna
Menu  data  pengguna  yaitu  menu  yang  berisi  tentang  data  pengguna.  Didalam  hal  ini  yang  dimaksud  dengan pengguna adalah administrator yaitu user yang  dapat mengakses tampilan  admin ini.  Hal ini  dilakukan  karena bisa  saja administrator lebih  dari  satu  orang.  Maka  untuk  memungkinkan  dan  mempermudah  kondisi  ini, dibutuhkan menu data pengguna. Adapun tampilannya adalah sebagai berikut :

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 24/10/2020 ; Published: 26/10/2020
Operasi yang dapat dilakukan terhadap data-data yaitu, menghapus dengan tombol silang dan edit dengan tombol  pensil  dimana  sebelumnya  harus  mengklik  data  yang  akan  di edit atau  dihapus.  Sementara  untuk menambah data dilakukan dengan tombol Tambah, yang menuju ke form tambah data pengguna.

## 2. Tampilan Utama
Tampilan utama didalam Sistem Pakar ini adalah tampilan yang menjadi ruang kerja bagi user pengguna yang akan melakukan konsultasi atau dengan kata lain berisikan data-data hasil keluaran ( Output ) dari Sistem Pakar yang  telah  dirancang.  Tampilan  utama  ini  adalah  tampilan  yang  pertama  muncul  pada  saat  Sistem  Pakar  ini dijalankan.  Pada  saat  seorang  administrator  akan  melakukan login , administrator juga  harus Login melalui tampilan utama ini. Karena menu login Admin yang merupakan menu untuk mengakses halaman login , terdapat di tampilan utama ini.
Secara umum tampilan utama ini terlihat sama seperti tampilan admin, perbedaannya adalah pada menu- menu yang terdapat pada masing-masing halaman. Hal ini terjadi karena perbedaan hak akses untuk seorang user pengguna Sistem Pakar dengan user administrator Sistem Pakar. Adapun tampilan utama tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 14. Tampilan Utama
Didalam  tampilan  utama terdapat menu-menu  untuk  melihat  data penyakit,  melakukan  konsultasi,  hasil konsultasi dan juga login admin. Adapun fungsi dari menu-menu tersebut adalah sebagai berikut:
a) Menu Data Penyakit
Menu  data  penyakit  yaitu menu  yang  berisikan  daftar  data-data  penyakit yang terdapat didalam  Sistem  Pakar, yang sebelumnya telah diinput di tampilan admin, adapun tampilannya adalah sebagai berikut :

## Gambar 15. Tampilan Menu Daftar Data Penyakit
Didalam  menu  ini  terdapat  dua  aksi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pengguna,  yang  pertama  adalah  untuk melakukan  pencarian  terhadap  penyakit  dan  juga  untuk  melihat  detail  dari  penyakit  dengan  mengklik  tombol Baca,  dimana  setelah  mengklik  tombol  baca  ini,  maka  akan  tampil  penjelasan  detail  tentang    penyakit  yang dipilih. Adapun tampilannya adalah sebagai berikut :

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Gambar 16. Tampilan Baca Detail Penyakit
b) Menu Konsultasi
Menu konsultasi adalah menu yang digunakan oleh user pengguna untuk karet. Dimana didalam menu konsultasi ini,  Sistem  Pakar  akan  mengidentifikasi  gejala-gejala  yang  menyerang  tanaman  jati  melalui  pertanyan- pertanyaan yang diajukan kepada user yang melakukan konsultasi sehingga didapatkan kesimpulan penyakit apa yang  menyerang  tanaman  jati  tersebut.  Sebelum  melakukan  konsultasi user pengguna  harus  terlebih  dahulu mengisi form data diri atau identitas. Adapun tampilannya adalah sebagai berikut:
Gambar 17. Tampilan Pengisian Form Data Diri User Pengguna
Adapun  data  diri  yang  harus  diisi  oleh user pengguna  adalah  nama  lengkap,  nomor  telepon  dan  email. Setelah  data  yang  dimasukkan  valid,  kemudian  mengklik  tombol  lanjutkan  dan  akan  langsung  menampilkan pertanyaan-pertanyaan. Berikut contoh pertanyaan dari konsultasi yang diidentifikasi :
Gambar 18. Tampilan Identifikasi
Apabila  menjawab  Ya,  maka  akan  tampil  tampilan  identifikasi  selanjutnya  lalu  lanjut  ke  pertanyaan seterusnya, setelah selsai pertanyannya maka secara langsung akan menampilkan menu hasil konsultasi. Hal ini dikarenakan Sistem Pakar telah menemukan kesimpulan dari gejala-gejala yang diidentifikasi. Namun tampilan Identifikasi  tersebut  bisa  saja  menampilkan  pertanyaan  yang  lebih  banyak  untuk  diidentifikasi  karena menyesuaikan dengan gejala yang timbul dan jawaban dari user pengguna.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
c) Menu Hasil Konsultasi
Menu  hasil  konsultasi  adalah  menu  yang  menampilkan  hasil  dari  konsultasi  apabila  semua  gejala-gejala  yang diidentifikasi  telah  menemukan  suatu  kesimpulan  tertentu.  Menu  hasil  konsultasi  akan  tampil  secara  otomatis apabila identifikasi telah menemukan kesimpulan.
Gambar 19. Tampilan Menu Hasil Konsultasi Akhir
Dari gambar diatas, dapat dilihat bahwa setelah user pengguna melakukan konsultasi melalui pertanyaan- pertanyaan yang telah diberikan Sistem Pakar, dan Sistem Pakar melakukan identifikasi sehingga mendapatkan hasil atau kesimpulan tertentu. Hasil yang ditampilkan oleh menu hasil konsultasi ini yaitu sebagai a) Pemilihan- pemilihan  identifikasi  atau  gejala  yang  timbul;  b)  penyakit  atau  hama  yang  menyerang  tanaman  karet  dan  c) solusi untuk mengatasi masalah atau penyakit yang menyerang tanaman karet.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem  pakar  dengan  metode forward chaining yang dibuat dengan bahasa pemrograman berbasis web dapat digunakan untuk membantu dan mempermuda  petani  dan  perusahaan  dalam  mendeteksi  penyakit tanaman  karet  berdasarkan  gejala-gejala  yang diberikan dan dapat mengetahui cara atau solusi dalam mengatasi penyakit pada tanaman karet tersebut.

## REFERENCES
[1] A. Arifsyah and A. Sindar, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pohon Karet Dengan Metode Certainty Factor,” J.  Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 175, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1568.
[2] M.  J.  Rizky,  Fitriyadi,  and  Ratna  Fitriani,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  Dengan  Metode Dempster-Shafer,” Jutisi , vol. 5, no. 1, pp. 877 – 1021, 2016.
[3] H.  Pratiwi et  al. , “Sigmoid Activation Function in Selecting the Best Model of Artificial Neural Networks,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1471, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1471/1/012010.
[4] D. N. Batubara, D. R. Sitorus P, and A. P. Windarto, “Penerapan Metode PROMETHEE II Pada Pemilihan Situs Travel Berdasarkan  Konsumen,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  46–52,  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.598.
[5] F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination C,” 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[6] A.  Waluyo,  H.  Jatnika,  M.  R.  S.  Permatasari,  T.  Tuslaela,  I.  Purnamasari,  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining Optimization  uses  C4.5  Classification  and  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  in  the  location  selection  of  Student Boardinghouses,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  874,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/874/1/012024.
[7] I. G. I. Sudipa, C. Astria, K. F. Irnanda, and A. Perdana, “Application of MCDM using PROMETHEE II Technique in the Case of Social Media Selection for Online Businesses . Application of MCDM using PROMETHEE II Technique in the Case of Social Media Selection for Online Businesses .,” 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012059.
[8] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada  Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[9] M. Mohammadi and S. Jafari, “An expert system for recommending suitable ornamental fish addition to an aquarium based on aquarium condition,” arXiv Prepr. arXiv1405.1524 , vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2014.
[10]  A.  N.  D.  J.  D.  Fadhilah,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  PEnyakit  Kulit  Pada  Anak  Dengan  Metode  Expert System Development Life Cycle,” J. Algoritm. Sekol. Tinggi Teknol. Garut , vol. 9, no. 13, pp. 1–7, 2012.

## Journal of Information Sistem Research (JOSH)
Volume 2, No. 1, October 2020 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 79-89
Submitted: 02/10/2020 ; Accepted: 24/10/2020 ; Published: 26/10/2020
[11]  Zainab,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Karet  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 3, pp. 67–70, 2017.
[12]  M.  J.  Rizky,  Fitriyadi,  and  Ratna  Fitriani,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Karet  Dengan  Metode Dempster-Shafer,” JUTISI , vol. 5, no. 1, pp. 877 – 1021, 2016.
[13]  R.  Miranda,  N.  A.  Hasibuan,  Pristiwanto,  and  Mesran,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Jamur  Akar  Putih (Riqidoporus Lignosus) Pada Tanaman Karet (Havea Brasiliensis) Dengan Metode Certainty Factor,” J. Ris. Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 124–127, 2016.